Langchain对管道操作符|的重构实现链式流程

目录

一、管道操作符

  1. Python 中的管道操作符
    在 Python 3.10 及以上版本中,管道操作符 | 主要用于以下场景:

(1)集合操作

管道操作符可以用于集合的并集操作。

bash 复制代码
set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}
result = set1 | set2  # 并集: {1, 2, 3, 4, 5}

(2)类型联合

在类型注解中,| 可以表示"或"的关系。

bash 复制代码
def func(x: int | float) -> int | float:
    return x * 2

(3)模式匹配

在 match 语句中,| 可以用于匹配多个模式。

bash 复制代码
value = 3
match value:
    case 1 | 2 | 3:
        print("Small number")
    case _:
        print("Other number")

二、LangChain 的链式流程

在 LangChain 中,管道操作符 | 用于将多个步骤串联起来,形成一个链式流程。

bash 复制代码
chain = (
    {"question": RunnablePassthrough()}
    | prompt_template
    | llm
    | output_parser
)

每一步的输出会作为下一步的输入。

这种设计使得代码更加模块化和可读。

三、源码剖析

在 LangChain 的实际源码中,管道操作符的实现位于 langchain/schema/runnable.py 文件中。以下是一些关键代码片段:

bash 复制代码
class Runnable:
    def __or__(self, other: Union["Runnable", Callable]) -> "RunnableSequence":
        from langchain.schema.runnable import RunnableSequence
        return RunnableSequence([self, other])

or 方法,它是 Python 中的特殊方法(也称为魔术方法或双下方法)。or 方法用于重载 | 操作符的行为。具体来说,这段代码的作用是允许一个对象与另一个对象(或可调用对象)通过 | 操作符连接,并返回一个新的 RunnableSequence 对象。
or 方法定义了 | 操作符的行为。当你在代码中使用 | 操作符连接两个对象时,Python 会调用左侧对象的 or 方法,并将右侧对象作为参数传递。

bash 复制代码
step1 = Runnable()
step2 = Runnable()

# 使用 | 操作符连接两个对象
chain = step1 | step2

Union"Runnable", Callable 的含义

Union 是 Python 类型注解中的一个工具,表示"或"的关系。Union"Runnable", Callable 表示 other 可以是以下两种类型之一:

Runnable:一个实现了 Runnable 接口的对象。

Callable:一个可调用对象(如函数、lambda 表达式等)。

链式流程有递归的思想

bash 复制代码
from typing import Union, Callable

class Runnable:
    def __or__(self, other: Union["Runnable", Callable]) -> "RunnableSequence":
        if callable(other):
            # 如果 other 是可调用对象,将其包装为 Runnable
            other = RunnableWrapper(other)
        return RunnableSequence(self, other)

class RunnableSequence:
    def __init__(self, first: Runnable, second: Runnable):
        self.first = first
        self.second = second

    def run(self, input):
        # 先运行第一个步骤
        intermediate = self.first.run(input)
        # 再运行第二个步骤
        return self.second.run(intermediate)

class RunnableWrapper(Runnable):
    def __init__(self, func: Callable):
        self.func = func

    def run(self, input):
        return self.func(input)
相关推荐
weixin_53860197几秒前
智能体测开Day30pytest测试框架
python
MC皮蛋侠客3 分钟前
uv 系列(七):CI/CD、Docker 与私有索引——生产级交付
python·ci/cd·docker·uv
邪神与厨二病15 分钟前
牛客周赛 Round 153
python·算法
yaoxin52112324 分钟前
470. Java 反射 - Member 接口与 AccessFlag
java·开发语言·python
老刘说AI24 分钟前
AI服务核心: 高并发原理与性能监控调优
人工智能·神经网络·langchain·llama·持续部署
groundhappy31 分钟前
idalib安装和codex ida-mcp配置
linux·开发语言·python
展示猪肝1 小时前
LangChain学习笔记(一):基础入门与核心概念详解
langchain
培之1 小时前
RTX 5090 安装 pytorch3d
人工智能·pytorch·python
Metaphor6922 小时前
使用 Python 在 PowerPoint 中创建折线图和条形图
python·信息可视化·powerpoint·图表
m沐沐3 小时前
【深度学习】卷积神经网络 数据增强、保存最优模型实现,详细解读
人工智能·python·深度学习·机器学习·cnn·数据增强