【2024最全最细Lanchain教程-8】Langchain数据库查询链

【2024最全最细Lanchain教程-7】Langchain数据增强之词嵌入、存储和检索-CSDN博客

        上几节课，我们介绍了什么是数据增强，数据增强的基本业务流程是什么样的，以及如何通过代码来实现数据增强，这节课，我们继续开始深入研究langchain的链。

        之前我们在前面的demo里，已经看到了什么链，下面就是一个最简单、可运行的链：

import langchain
import os
 
from langchain_openai import ChatOpenAI
 
# 引入模板 ChatPromptTemplate
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
 
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
 
llm = ChatOpenAI(
    temperature=0,
    openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
    base_url = os.getenv("OPENAI_BASE_URL")
)
 
 
 
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个中国历史专家."),
    ("user", "{input}")
])
 
chain = prompt | llm
 
chain.invoke({"input":"中国改革开放的总设计师是谁?"})

        prompt提示词和大语言模型llm构成了一个最简单的链。

链的类型

        链的类型大体分为基础链和工具链：

        上文用LCEL语法构成的链，应该是作为顺序链的一种，更多这方面的知识可以关注官网里面的说明：https://www.wpsshop.cn/w/羊村懒王/article/detail/688501