Введение в цепочки LangChain
Разберитесь в понятии цепочек LangChain и в том, как они обеспечивают выполнение многоэтапных операций с LLM
«Введение в цепочки LangChain» — бесплатный урок AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows на CoddyKit. Это урок 1 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows содержит 4 уроков всего.
Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.
What are LangChain Chains?
Welcome to LangChain Chains! Imagine you have a complex task for an AI, like writing a blog post or summarizing a long document. A single command to a Large Language Model (LLM) might not be enough.
This is where 'Chains' come in. They help you break down complex AI tasks into smaller, manageable steps, executed in a specific order. Think of them as a blueprint for AI workflows.
Why We Need Chains
An LLM is powerful, but for multi-step problems or interactions requiring specific formatting, you need more structure. Chains provide this structure by:
- Enabling multi-step reasoning: Allowing the LLM to process information iteratively.
- Connecting components: Linking LLMs with prompts, output parsers, or other tools.
- Building structured workflows: Ensuring tasks are performed in a predefined sequence, making complex applications manageable.
Chains: A Sequential Flow
At its core, a chain is about sequential processing. The output from one step automatically becomes the input for the next step. It's like an assembly line for AI tasks.
This allows you to build sophisticated applications by combining different LangChain components and operations in a logical, step-by-step flow.
Key Components in Chains
Chains typically link together various LangChain components. The most common ones you'll encounter are:
- LLMs: The 'brain' that generates text or responses.
- Prompt Templates: Structured instructions that guide the LLM's behavior.
- Output Parsers: Tools to format the LLM's raw text output into a more usable structure (e.g., JSON, lists).
For this lesson, we'll focus on LLMs and Prompt Templates.
The Simplest Chain: LLMChain
The most fundamental chain in LangChain is the LLMChain. It's designed to take an input, apply a PromptTemplate to format it, pass the formatted prompt to an LLM, and get a text output.
It's the basic building block for many more complex interactions and a great starting point for understanding chains.
Setting Up LLM & Prompt
Before we build an LLMChain, let's prepare our ingredients: an LLM and a Prompt Template. We'll use a simple prompt to ask the LLM to say something nice to a person by name.
Remember to replace 'YOUR_OPENAI_API_KEY' with your actual key or set it as an environment variable.
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!")Creating an LLMChain
Now, let's combine our LLM and Prompt Template into an LLMChain. This chain will take a 'name' as input, format it into the prompt, send it to the LLM, and return the LLM's response.
The LLMChain class from langchain.chains connects these two components seamlessly.
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"])Understanding Chain Output
Notice that the output from chain.invoke() is a dictionary. For a basic LLMChain, it typically contains:
- The input variables you provided (e.g.,
'name'). 'text': The LLM's generated response based on the prompt.
This structured output makes it easy to extract the LLM's answer and use it in subsequent steps or display it to a user.
Benefits of LLMChain
Even though it's simple, the LLMChain offers significant benefits:
- Encapsulation: It neatly packages the prompt and LLM logic together, making your code modular.
- Readability: It makes your LLM interactions cleaner and easier to understand than raw API calls.
- Foundation: It serves as the fundamental building block for constructing more complex multi-step chains and agents.
It helps organize your LLM interactions efficiently.
Quick Check
You've learned that LangChain Chains help organize multi-step operations. Based on our discussion, which of the following best describes the core purpose of an LLMChain?
Recap: Getting Chained Up!
Great job! In this lesson, you learned about:
- The concept of Chains in LangChain for structuring multi-step AI tasks.
- Why chains are essential for building complex, controlled workflows with LLMs.
- The basic components that typically make up a chain (LLMs, Prompt Templates).
- How to create and run an LLMChain, the simplest chain, by combining a PromptTemplate and an LLM.
Next, we'll explore how to combine multiple LLMChains into more powerful sequential workflows!
Часто задаваемые вопросы
Урок «Введение в цепочки LangChain» бесплатный?
Да — полный текст урока «Введение в цепочки LangChain» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows, подпишись на CoddyKit PRO. Курс AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Введение в цепочки LangChain»?
Разберитесь в понятии цепочек LangChain и в том, как они обеспечивают выполнение многоэтапных операций с LLM Ты практикуешь AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows?
Предыдущий опыт не требуется. AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 1 из 4.
Сколько времени занимает урок «Введение в цепочки LangChain»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows?
Да. Каждый урок AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Введение в цепочки LangChain
- Последовательные и простые цепочки
- Настройка логики цепочек
- Маршрутизация и условные цепочки