使用LangChain创建简单的语言模型应用程序【快速入门指南】

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## 引言

在这篇文章中，我们将展示如何使用LangChain构建一个简单的语言模型（LLM）应用程序。这个应用程序的功能是将文本从英语翻译成其他语言。尽管应用程序的逻辑相对简单，但它能够帮助我们学习如何使用LangChain进行更多复杂的功能开发。

### 文章目的

通过阅读本教程，你将掌握以下内容：

- 如何使用语言模型
- 如何使用PromptTemplates和OutputParsers
- 如何使用LangChain Expression Language (LCEL)连接组件
- 如何使用LangSmith调试和跟踪应用程序
- 如何用LangServe部署应用程序

让我们开始吧！

## 主要内容

### 环境设置

#### Jupyter Notebook

本指南推荐在Jupyter Notebook中运行，便于交互式学习LLM系统。点击[这里](https://jupyter.org/install)获取安装说明。

#### 安装LangChain

通过以下命令安装LangChain：

```bash
pip install langchain
conda install langchain -c conda-forge

使用语言模型

首先，我们学习如何使用一个语言模型。LangChain支持多种模型，你可以根据需要选择。

OpenAI模型示例

bash 复制代码

pip install -qU langchain-openai

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()  # 获取API密钥

from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(model="gpt-4")

调用模型

python 复制代码

from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage

messages = [
    SystemMessage(content="Translate the following from English into Italian"),
    HumanMessage(content="hi!"),
]

model.invoke(messages)  # 使用API代理服务提高访问稳定性

OutputParsers

为了提取模型的响应字符串，我们可以使用OutputParser。

python 复制代码

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

parser = StrOutputParser()
result = model.invoke(messages)
parser.invoke(result)

Prompt Templates

PromptTemplates用于将用户输入转换为可传递给模型的格式。

python 复制代码

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

system_template = "Translate the following into {language}:"
prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [("system", system_template), ("user", "{text}")]
)

LCEL连接组件

利用LCEL，我们可以将PromptTemplate、模型和OutputParser串联在一起。

python 复制代码

chain = prompt_template | model | parser
chain.invoke({"language": "italian", "text": "hi"})

LangServe部署应用程序

创建一个名为serve.py的文件，并添加以下代码以启动服务器：

python 复制代码

from fastapi import FastAPI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langserve import add_routes

system_template = "Translate the following into {language}:"
prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ('system', system_template),
    ('user', '{text}')
])

model = ChatOpenAI()
parser = StrOutputParser()

chain = prompt_template | model | parser

app = FastAPI()

add_routes(app, chain, path="/chain")

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn

    uvicorn.run(app, host="localhost", port=8000)

启动服务器：

bash 复制代码

python serve.py

常见问题和解决方案

API访问问题：如果在某些地区访问API困难，可以考虑使用代理服务。
调试问题：使用LangSmith可以更好地跟踪和调试应用程序。

总结和进一步学习资源

通过本教程，你已经学会了如何使用LangChain创建简单的LLM应用程序。要深入学习以下内容：

参考资料

LangChain官方文档：链接
FastAPI文档：链接

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