Routage et chaînes conditionnelles
Créez des chaînes qui choisissent dynamiquement un parcours en fonction de l’entrée, en envoyant chaque requête vers la sous-chaîne la plus appropriée pour des flux de travail plus intelligents et ramifiés.
Routage et chaînes conditionnelles est une leçon AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 4 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
Beyond Straight-Line Chains
Sequential chains always run the same steps in order. But real workflows branch: a billing question and a coding question need different handling.
This lesson covers routing chains that choose a path based on the input.
What a Router Does
A router inspects the input, decides which destination chain best fits, and forwards the input there. It is a dispatcher in front of several specialist chains.
input -> router -> { billing_chain | code_chain | general_chain }Defining Destination Chains
Each destination is a normal chain tuned for one kind of task, with its own prompt and configuration.
billing = LLMChain(llm=llm, prompt=billing_prompt)
coding = LLMChain(llm=llm, prompt=coding_prompt)Describing Each Route
The router needs to know what each destination is for. Provide a name and a short description so it can match an input to the right one.
routes = [
{'name': 'billing', 'description': 'invoices, refunds, payments'},
{'name': 'coding', 'description': 'programming and debugging help'}
]LLM-Based Routing
One approach asks the LLM itself to classify the input and name the destination. It is flexible and handles fuzzy intent, but adds a model call and some unpredictability.
# router prompt asks model to output: {'destination': 'billing', 'input': ...}Rule-Based Routing
When intent is clear from structure, a deterministic function can route faster and cheaper than an LLM.
def route(query):
if 'refund' in query.lower():
return 'billing'
return 'general'The Default Route
Some inputs match no specialist. Always provide a default destination so the chain never fails on an unexpected request.
default_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=general_prompt)Composing the Router Chain
LangChain's routing chain ties the router, the destination map, and the default together into a single callable that picks the path automatically.
from langchain.chains.router import MultiPromptChain
chain = MultiPromptChain(
router_chain=router,
destination_chains={'billing': billing, 'coding': coding},
default_chain=default_chain)Handling Misroutes
Routing is a prediction and can be wrong. Log the chosen destination, let a destination decline and fall back, and monitor misroute rates so you can refine descriptions over time.
LLM vs Rule-Based Tradeoffs
Choose your router by the situation:
- Rules: fast, cheap, deterministic; brittle for fuzzy intent
- LLM: flexible, handles nuance; slower, costs a call, less predictable
Hybrids use rules first and fall back to the LLM.
A Routing Workflow
Putting it together:
- Build specialist destination chains
- Describe each route clearly
- Choose rule-based, LLM-based, or hybrid routing
- Always include a default and monitor misroutes
Quick Check
Test your understanding of routing chains.
Recap
You learned to build branching, conditional chains.
- A router dispatches input to specialist destination chains
- Routing can be rule-based, LLM-based, or hybrid
- Clear route descriptions improve accuracy
- Always include a default and monitor misroutes
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Questions Fréquemment Posées
La leçon « Routage et chaînes conditionnelles » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Routage et chaînes conditionnelles » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows, passe à CoddyKit PRO. Le cours AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Routage et chaînes conditionnelles » ?
Créez des chaînes qui choisissent dynamiquement un parcours en fonction de l’entrée, en envoyant chaque requête vers la sous-chaîne la plus appropriée pour des flux de travail plus intelligents et ra… Tu pratiques AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows ?
Aucune expérience préalable n'est requise. AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 4 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Routage et chaînes conditionnelles » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows ?
Oui. Chaque leçon AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Introduction aux chaînes LangChain
- Chaînes séquentielles et simples
- Personnaliser la logique des chaînes
- Routage et chaînes conditionnelles