langchain 入门（一）

导读

环境：OpenEuler、Windows 11、WSL 2、Python 3.12.3 langchain 0.3.15

背景：前期忙碌的开发阶段结束，需要沉淀自己的应用知识，过一遍LangChain

时间：20250124

说明：使用langchain，实现基本的翻译应用，分别为：普通模式、流式输出、多语言模式

1、安装模块

python 复制代码

pip install langchain langchain_openai

当前这个时间会自动安装共计44个packages，真多

2、模型的apikey

推荐免费的阿里云百炼：阿里云百炼 - 通义千问 - QwQ-32B-Preview

具体模型自己选择，如果不知道如何选择，可使用我给的链接，注册即有免费的额度

请注意红框内的信息，此处说明可以免费使用，可按照图示获取apikey

接口调用方法文档，如下：

阿里云百炼 - 通义千问 - QwQ-32B-Preview-OpenAI接口

3、创建应用

该应用实现翻译的功能，自英文翻译为中文（官方案例为英文到意大利文）

python 复制代码

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage

client = ChatOpenAI(
    # 根据自己的需求配置，可以是环境变量，也可以是文本内容
    api_key="sk-005dc4fxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx5415ca", 
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    model="qwen-plus"
)

messages = [
    # 系统提示词：将英文翻译为中文
    SystemMessage("Translate the following from English into chinese"),
    HumanMessage("hi!"),
]

aimessages = client.invoke(messages)
print(aimessages.content)

结果如下：

python 复制代码

(venv) [jack@Laptop-L14-gen4 langtest]$ /home/jack/langtest/venv/bin/python /home/jack/langtest/chain_test/simple_LLM_application.py
你好！

4、流式输出

现在主流都是（异步）流式输出，langchain也支持该功能

python 复制代码

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage

client = ChatOpenAI(
    # 根据自己的需求配置，可以是环境变量，也可以是文本内容
    api_key="sk-005dc4fxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx5415ca", 
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    model="qwen-plus"
)

messages = [
    # 系统提示词：将英文翻译为中文
    SystemMessage("Translate the following from English into chinese"),
    HumanMessage("Translate the following from English into chinese!"),
]

for token in client.stream(messages):
    print(token.content, end="|")

解决如下：

python 复制代码

[jack@Laptop-L14-gen4 langtest]$ /home/jack/langtest/venv/bin/python /home/jack/langtest/chain_test/simple_LLM_application.py
|请|将|以下|内容从英语翻译|成中文！||

5、灵活控制提示词

通过控制提示词，实现多语言额翻译功能

python 复制代码

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

system_template = "Translate the following from English into {language}"

prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [("system", system_template), ("user", "{text}")]
)
client = ChatOpenAI(
    # 根据自己的需求配置，可以是环境变量，也可以是文本内容
    api_key="sk-005dc4fxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx5415ca", 
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    model="qwen-plus"
)

prompt = prompt_template.invoke({"language": "Chinese", "text": "Finally, we can invoke the chat model on the formatted prompt!"})

prompt.to_messages()
response = client.invoke(prompt)
print(response.content)

结果：

python 复制代码

(venv) [jack@Laptop-L14-gen4 langtest]$ /home/jack/langtest/venv/bin/python /home/jack/langtest/chain_test/simple_LLM_application.py
最后，我们可以对格式化的提示调用聊天模型了！