langchain--1--prompt、output格式、LCEL示例

环境：本地使用ollama部署的deepseek-r1:1.5b模型

本文示例包含:

$1\] 非LCEL的调用方法$
$3\] prompt template的简单使用，除了PromptTemplate模板，还有一些其它模板，可去查看官网$

示例代码：

python 复制代码

from pydantic import BaseModel, Field
from langchain_community.llms import Ollama
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.schema.runnable import RunnablePassthrough


class Add(BaseModel):
    a: int = Field(description="第一个整数")
    b: int = Field(description="第二个整数")
    result: int = Field(description="两个整数的求和结果")


# 初始化LLM
llm = Ollama(
    model="deepseek-r1:1.5b",
    base_url="http://localhost:11434",
    temperature=0
)


# 1 非LCEL 输出json
print("============1 非LCEL 输出json===========")
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
json_parser = JsonOutputParser(pydantic_object=Add)
prompt_template = PromptTemplate(
    template="计算两个整数的和。\n用户输入：{query}\n{format_instructions}",
    input_variables=["query"],
    partial_variables={"format_instructions": json_parser.get_format_instructions()}
)
query = "5 加 3 等于几"
prompt = prompt_template.format_prompt(query=query)
output = llm.invoke(prompt)
print(json_parser.invoke(output))


# 2 非LCEL 输出pydantic对象
print("============2 非LCEL 输出pydantic对象===========")
from langchain_core.output_parsers import  PydanticOutputParser
pydantic_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Add)
prompt_template = PromptTemplate(
    template="计算两个整数的和。\n用户输入：{query}\n{format_instructions}",
    input_variables=["query"],
    partial_variables={"format_instructions": pydantic_parser.get_format_instructions()}
)
query = "5 加 3 等于几"
prompt = prompt_template.format_prompt(query=query)
output = llm.invoke(prompt)
res = pydantic_parser.invoke(output)
print(res, "|", res.a, res.b, res.result)


# 3 LCEL 字符串流式输出 带有json字符串
print("============3 LCEL 字符串流式输出 带有json字符串===========")
from langchain.schema.output_parser import StrOutputParser
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
json_parser = JsonOutputParser(pydantic_object=Add)
prompt_template = PromptTemplate(
    template="计算两个整数的和。\n用户输入：{query}\n{format_instructions}",
    input_variables=["query"],
    partial_variables={"format_instructions": json_parser.get_format_instructions()}
)
chain = {"query": RunnablePassthrough()} | prompt_template | llm | StrOutputParser()
for chunk in chain.stream("5 加 3 等于几"):
    print(chunk, end="")
# output = chain.invoke("5 加 3 等于几")
# print(output)


# 4 LCEL 字符串流式输出 不带有json字符串
print("============4 LCEL 字符串流式输出 不带有json字符串===========")
from langchain.schema.output_parser import StrOutputParser
prompt_template = PromptTemplate(
    template="计算两个整数的和。\n用户输入：{query}\n",
    input_variables=["query"],
)
chain = {"query": RunnablePassthrough()} | prompt_template | llm | StrOutputParser()
for chunk in chain.stream("5 加 3 等于几"):
    print(chunk, end="")
print() # 为了流式输出完后换行而已
# output = chain.invoke("5 加 3 等于几")
# print(output)


# 5 LCEL 输出json
print("============5 LCEL 输出json===========")
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
json_parser = JsonOutputParser(pydantic_object=Add)
prompt_template = PromptTemplate(
    template="计算两个整数的和。\n用户输入：{query}\n{format_instructions}",
    input_variables=["query"],
    partial_variables={"format_instructions": json_parser.get_format_instructions()}
)
chain = {"query": RunnablePassthrough()} | prompt_template | llm | json_parser
output = chain.invoke("5 加 3 等于几")
print(output)


# 6 LCEL 输出pydantic对象
print("============6 LCEL 输出pydantic对象===========")
from langchain_core.output_parsers import  PydanticOutputParser
pydantic_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Add)
prompt_template = PromptTemplate(
    template="计算两个整数的和。\n用户输入：{query}\n{format_instructions}",
    input_variables=["query"],
    partial_variables={"format_instructions": pydantic_parser.get_format_instructions()}
)
chain = {"query": RunnablePassthrough()} | prompt_template | llm | pydantic_parser
output = chain.invoke("5 加 3 等于几")
print(output, "|", output.a, output.b, output.result)

结果输出：

复制代码

============1 非LCEL 输出json===========
{'a': 5, 'b': 3, 'result': 8}
============2 非LCEL 输出pydantic对象===========
a=5 b=3 result=8 | 5 3 8
============3 LCEL 字符串流式输出 带有json字符串===========
<think>
嗯，用户让我计算两个整数的和。输入是5加3等于几。首先，我需要确认这两个数字是否正确输入了。看起来没问题，都是整数。

接下来，我要按照用户的要求，生成一个JSON对象，并且确保它符合指定的格式。根据输出 schema，我需要定义三个属性：a、b和result。每个属性都有特定的描述和类型。

对于a，应该是第一个整数5；b是第二个整数3；result则是它们的和8。这样填写的话，整个结构就完整了。

然后，我要检查一下JSON格式是否正确。确保逗号的位置没有错误，特别是分隔符部分。同时，每个属性的名称也必须准确无误地对应到输入中的变量名。

最后，确认输出结果是否符合要求，比如类型是否都是整数，以及结构是否正确。这样用户就能得到一个正确的JSON对象作为输出了。
</think>

要计算两个整数的和，请按照以下步骤操作：

1. 输入第一个整数：5
2. 输入第二个整数：3
3. 计算它们的和：5 + 3 = 8

根据要求，生成的JSON对象应如下：

```json
{
  "a": 5,
  "b": 3,
  "result": 8
}
```

请将上述内容作为输出。============4 LCEL 字符串流式输出 不带有json字符串===========
<think>
首先，我需要明确用户的要求。用户希望计算两个整数的和，并且提供一个简短的输出。

接下来，我会将输入的两个整数分别提取出来。这里给出的是5和3。

然后，我会进行加法运算：5加上3等于8。

最后，我会将结果以清晰的方式呈现给用户。
</think>

要计算两个整数的和，按照以下步骤进行：

1. **输入两个整数**：
   - 输入的第一个整数是 \( 5 \)
   - 输入的第二个整数是 \( 3 \)

2. **进行加法运算**：
   \[
   5 + 3 = 8
   \]

3. **输出结果**：

\boxed{8}
============5 LCEL 输出json===========
{'a': 5, 'b': 3, 'result': 8}
============6 LCEL 输出pydantic对象===========
a=5 b=3 result=8 | 5 3 8

Process finished with exit code 0