Introduksjon til LangChain-kjeder
Forstå konseptet kjeder i LangChain og hvordan de legger til rette for operasjoner i flere trinn med LLM-er
Introduksjon til LangChain-kjeder er en gratis leksjon i AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter på CoddyKit. Dette er leksjon 1 av 4. Du kan lese hele leksjonen gratis nedenfor – og deretter øve praktisk i nettleseren med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt. Den er en del av læringsløpet i AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter, og fremdriften din synkroniseres mellom nettet og CoddyKit-appen. Kurset i AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter inneholder totalt 4 leksjoner.
Hva er LangChain-kjeder?
Velkommen til LangChain-kjeder! Tenk deg at du har en kompleks oppgave for en AI, for eksempel å skrive et blogginnlegg eller oppsummere et langt dokument. Én enkelt instruksjon til en stor språkmodell (LLM) er kanskje ikke nok.
Det er her «kjeder» kommer inn. De hjelper deg med å dele komplekse AI-oppgaver opp i mindre, håndterbare trinn som utføres i en bestemt rekkefølge. Tenk på dem som en plan for AI-arbeidsflyter.
Hvorfor vi trenger kjeder
En LLM er kraftig, men for problemer med flere trinn eller interaksjoner som krever bestemt formatering, trenger du mer struktur. Kjeder gir denne strukturen ved å:
- Muliggjøre resonnering i flere trinn: La LLM-en behandle informasjon trinnvis.
- Koble sammen komponenter: Knytte LLM-er sammen med instruksjoner, resultatparsing eller andre verktøy.
- Bygge strukturerte arbeidsflyter: Sikre at oppgaver utføres i en forhåndsdefinert rekkefølge, slik at komplekse applikasjoner blir håndterbare.
Kjeder: En sekvensiell arbeidsflyt
Kjernen i en kjede er sekvensiell behandling. Resultatet fra ett trinn blir automatisk inndata til det neste trinnet. Det er som et samlebånd for AI-oppgaver.
Dermed kan du bygge avanserte applikasjoner ved å kombinere ulike LangChain-komponenter og -operasjoner i en logisk arbeidsflyt trinn for trinn.
Viktige komponenter i kjeder
Kjeder kobler vanligvis sammen ulike LangChain-komponenter. De vanligste du vil møte, er:
- LLM-er: «Hjernen» som genererer tekst eller svar.
- Instruksjonsmaler: Strukturerte instruksjoner som styrer hvordan LLM-en oppfører seg.
- Resultatparsing: Verktøy som formaterer LLM-ens råtekst til en mer nyttig struktur (for eksempel JSON eller lister).
I denne leksjonen fokuserer vi på LLM-er og instruksjonsmaler.
Den enkleste kjeden: LLMChain
Den mest grunnleggende kjeden i LangChain er LLMChain. Den er laget for å ta imot inndata, bruke en PromptTemplate til å formatere dem, sende den formaterte instruksjonen til en LLM og hente ut et tekstresultat.
Den er en grunnleggende byggestein for mange mer komplekse interaksjoner og et godt utgangspunkt for å forstå kjeder.
Sette opp LLM og instruksjon
Før vi bygger en LLMChain, gjør vi klar ingrediensene: en LLM og en instruksjonsmal. Vi bruker en enkel instruksjon som ber LLM-en si noe hyggelig til en person ved navn.
Husk å erstatte «YOUR_OPENAI_API_KEY» med den faktiske nøkkelen din, eller angi den som en miljøvariabel.
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
# Set your API key (replace with your actual key or env var)
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
# 1. Initialize the LLM (e.g., OpenAI's GPT-3.5)
llm = ChatOpenAI(temperature=0.7)
# 2. Define a Prompt Template
# '{name}' is the input variable for this prompt
prompt = PromptTemplate.from_template(
"Hello, my name is {name}. Can you say something nice to me?"
)
print("LLM and Prompt Template are ready!")Opprette en LLMChain
La oss nå kombinere LLM-en og instruksjonsmalen i en LLMChain. Denne kjeden tar imot et «name» som inndata, setter det inn i instruksjonen, sender den til LLM-en og returnerer svaret fra LLM-en.
LLMChain-klassen fra langchain.chains kobler disse to komponentene sømløst sammen.
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
# Set your API key (replace with your actual key or env var)
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
# 1. Initialize the LLM
llm = ChatOpenAI(temperature=0.7)
# 2. Define a Prompt Template
prompt = PromptTemplate.from_template(
"Hello, my name is {name}. Can you say something nice to me?"
)
# 3. Create the LLMChain
# The chain connects the prompt and the LLM
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
# 4. Invoke the chain with an input
# The input key 'name' must match the prompt variable
response = chain.invoke({"name": "Alice"})
print("Chain invoked successfully!")
print("Response:")
print(response["text"])Forstå resultatet fra en kjede
Legg merke til at resultatet fra chain.invoke() er en ordbok. For en grunnleggende LLMChain inneholder den vanligvis:
- Inndatavariablene du oppga (for eksempel
'name'). 'text': Svaret som LLM-en genererte basert på instruksjonen.
Denne strukturerte utdataen gjør det enkelt å hente ut svaret fra LLM-en og bruke det i senere trinn eller vise det til en bruker.
Fordeler med LLMChain
Selv om den er enkel, gir LLMChain betydelige fordeler:
- Innkapsling: Den samler instruksjonen og LLM-logikken på en ryddig måte, slik at koden blir modulær.
- Lesbarhet: Den gjør LLM-interaksjonene ryddigere og enklere å forstå enn direkte API-kall.
- Grunnlag: Den fungerer som en grunnleggende byggestein for å konstruere mer komplekse kjeder og agenter med flere trinn.
Den hjelper deg med å organisere LLM-interaksjonene effektivt.
Rask kontroll
Du har lært at LangChain-kjeder bidrar til å organisere operasjoner med flere trinn. Basert på gjennomgangen vår: Hvilket av alternativene nedenfor beskriver best hovedformålet med en LLMChain?
Oppsummering: Sett sammen kjedene
Godt jobbet! I denne leksjonen lærte du om:
- Konseptet kjeder i LangChain for strukturering av AI-oppgaver med flere trinn.
- Hvorfor kjeder er viktige for å bygge komplekse og kontrollerte arbeidsflyter med LLM-er.
- De grunnleggende komponentene som vanligvis utgjør en kjede (LLM-er og instruksjonsmaler).
- Hvordan du oppretter og kjører en LLMChain, den enkleste kjeden, ved å kombinere en PromptTemplate og en LLM.
Deretter skal vi utforske hvordan flere LLMChain-er kan kombineres til kraftigere sekvensielle arbeidsflyter!
Lær deg AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter med en AI-veileder – gratis
Skriv og kjør ekte kode i nettleseren, få umiddelbar hjelp fra en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og fortsett der du slapp – på nettet eller i appen.
- Kurs
- 12
- Leksjoner
- 50
Ofte stilte spørsmål
Er leksjonen «Introduksjon til LangChain-kjeder» gratis?
Ja – hele teksten i «Introduksjon til LangChain-kjeder» er gratis å lese her på nettet. For å øve interaktivt med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og for å låse opp resten av AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter-kurset, kan du oppgradere til CoddyKit PRO. Kurset i AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter inneholder totalt 4 leksjoner.
Hva lærer jeg i «Introduksjon til LangChain-kjeder»?
Forstå konseptet kjeder i LangChain og hvordan de legger til rette for operasjoner i flere trinn med LLM-er Du øver på AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter med praktisk kode som du kjører direkte i nettleseren, mens en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, svarer på spørsmålene dine mens du jobber deg gjennom leksjonen.
Trenger jeg erfaring for å begynne med AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter?
Ingen tidligere erfaring er nødvendig. AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter på CoddyKit er lagt opp for både nybegynnere og viderekomne, så De kan begynne her eller helt fra start og lære i Deres eget tempo. Dette er leksjon 1 av 4.
Hvor lang tid tar leksjonen «Introduksjon til LangChain-kjeder»?
De fleste CoddyKit-leksjoner tar omtrent 5–10 minutter. Hver leksjon er kort og interaktiv, slik at De gjør jevne fremskritt og kan fortsette akkurat der De slapp – både på nettet og i appen.
Kan jeg skrive og kjøre kode i denne AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter-leksjonen?
Ja. Alle AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter-leksjoner har en innebygd kodeeditor, slik at De kan skrive og kjøre ekte kode direkte i nettleseren og få umiddelbar tilbakemelding fra AI – uten lokal konfigurering.
Alle leksjonene i dette kurset
- Introduksjon til LangChain-kjeder
- Sekvensielle og enkle kjeder
- Tilpasning av kjedelogikk
- Ruting og betingede kjeder