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LangChain是一个开源库,它致力于让开发基于LLM的AI应用更简单,它是一个AI开发领域的万能适配器。
它抽象化了与大语言模型(如OpenAI模型、文心模型等等)交互的复杂性,以及集成了周边的各种工具生态,让开发者可以专注于实现AI应用的逻辑和功能。LangChain提供了一系列易于使用的工具和抽象,使得与大语言模型的交互变得尽可能的简单明了。
使用之前,先安装LangChain:
pip install langchain
LangChain与各种AI大模型都做了适配,下面以OpenAI的模型为例,可以简单地通过LangChain来调用它。当然国内使用原生的OpenAI会有些障碍,本文主要使用代理模式,比如https://api.aigc369.com/v1
。
from openai import OpenAI # 实例化OpenAI模型 client = OpenAI(api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", base_url="https://api.aigc369.com/v1") # 使用LangChain的接口与模型交互 messages = [ { "role": "system", "content": "请你作为我的生活小助手。" }, { "role": "user", "content": "胳膊上起了红疹子怎么办?" } ] response = client.chat.completions.create( model="gpt-3.5-turbo", messages= messages ) content = response.choices[0].message.content print(content)
from langchain_openai import ChatOpenAI # 实例化OpenAI模型 model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", openai_api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", openai_api_base="https://api.aigc369.com/v1") # 使用LangChain的接口与模型交互 from langchain.schema.messages import HumanMessage, SystemMessage, AIMessage messages = [ SystemMessage(content="请你作为我的生活小助手。"), HumanMessage(content="胳膊上起了红疹子怎么办?"), ] response = model.invoke(messages) print(response.content)
在上一篇《Prompt提示词助力AI写作》里已经聊过Prompt提示词的概念,提示词的主要作用是为了更好的与AI对话,帮助引导AI产生更精确、更相关的文本。所以要尽可能的给AI讲清楚任务、背景、任务等核心要素。
那Prompt提示词模板是啥呢? Prompt提示词模板是在LangChain中使用,LangChain 中通过提示模板来构建最终的 Prompt。提示模板
是 LangChain 的核心功能之一。
设想一下,如果你想让AI帮你把一段中文翻译成多种语言。那你可能要写多条类似的提示词,让AI一个个的去执行任务。或者你想让AI帮你批量的生成一些固定的邮件,只是中间的人名不同,你肯定也不想写多条类似的提示词。
此时使用提示词模板是最合适的。接下来举个例子,让AI将中文按照我们的要求翻译成多种语言:
from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain.prompts import ( SystemMessagePromptTemplate, AIMessagePromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate, ) system_template_text = "你是一位专业的翻译,能够将{input_language}翻译成{output_language}。请只输出翻译后的文本,不要有任何其它内容。" system_prompt_template = SystemMessagePromptTemplate.from_template(system_template_text) human_template_text = "文本:{text}" human_prompt_template = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template_text) model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", openai_api_key="sk-BuQK7SGbqCZP2i2z7fF267AeD0004eF095AbC78d2f79E019", openai_api_base="https://api.aigc369.com/v1") prompt_input_variables = [ { "input_language": "中文", "output_language": "英语", "text": "我今天去超级买衣服", }, { "input_language": "中文", "output_language": "法语", "text": "我今天去超级买衣服", }, { "input_language": "中文", "output_language": "俄语", "text": "我今天去超级买衣服", }, { "input_language": "中文", "output_language": "日语", "text": "我今天去超级买衣服", }, { "input_language": "中文", "output_language": "韩语", "text": "我今天去超级买衣服", }, { "input_language": "中文", "output_language": "意大利语", "text": "我今天去超级买衣服", } ] for input in prompt_input_variables: response = model.invoke([ system_prompt_template.format(input_language=input["input_language"], output_language=input["output_language"]), human_prompt_template.format(text=input["text"])]) print(response.content)
SystemMessagePromptTemplate
代码系统模板,HumanMessagePromptTemplate
代表是用户消息模板。{input_language}
、{output_language}
、{text}
是变量,最终通过format
方法,替换成实际的值来生成最终的Prompt。最终使用LangChain的大模型类执行Prompt即可。
执行结果如下:
如果碰到复杂场景,需要模型接入各种工具时,就要写复杂的提示词了,比如类似这样这个链接里的提示词模板。这么复杂的提示词写起来就有点尴尬了,幸好有LangChainHub。https://smith.langchain.com/hub/hwchase17/structured-chat-agent?organizationId=6e7cb68e-d5eb-56c1-8a8a-5a32467e2996。
LangChainHub 是一个围绕 LangChain 生态系统构建的平台。它能够让开发者更轻松地发现、分享和利用其他人创建的工作流、模板和组件。它相当于是一个丰富的社区资源库。
在 LangChainHub,你可以找到:
提示词模板库:这些模板可以帮助你快速开始一个特定任务,比如生成特定格式的文本,或者进行一些复杂的逻辑处理。
可重复使用的流程:如果你有常见的工作流,你可以在LangChainHub上找到现成的流程,或者将你的工作流分享给社区。
最佳实践的共享:在 LangChainHub 上,开发者可以分享他们的经验教训和解决方案,帮助其他开发者避坑。
比如,从 LangChainHub 寻找某个功能的提示词模板,可以直接这样搞:
from langchain import hub prompt = hub.pull("hwchase17/structured-chat-agent") print(prompt)
后续再继续详聊LangChainHub。
本文主要聊了LangChain,还聊了如何使用LangChain与OpenAI模型进行提示词模板的交互。希望对你有帮助。
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