langchain说明文档：langchain 0.2.6 — 🦜🔗 langChain 0.2.6https://api.python.langchain.com/en/latest/langchain_api_reference.html#module-langchain.chat_models

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1：模型

（1）自定义模型导入：

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在自定义llm里面接入langchain
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from wenxin_llm import Wenxin_LLM
from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
import os# 读取本地/项目的环境变量
# find_dotenv()寻找并定位.env文件的路径
# load_dotenv()读取该.env文件，并将其中的环境变量加载到当前的运行环境中
load_dotenv(find_dotenv())# 获取环境变量 API_KEY
wenxin_api_key = os.environ["QIANFAN_AK"]
wenxin_secret_key = os.environ["QIANFAN_SK"]
llm = Wenxin_LLM(api_key=wenxin_api_key, secret_key=wenxin_secret_key, system="你是一个nlp领域的学者！")
output = llm.invoke("你好，请问你是谁？")
print('outpu_1:', output)

（2）langchain直接导入：

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langchain直接调用文心一言模型
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from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
import os
load_dotenv(find_dotenv())
QIANFAN_AK = os.environ["QIANFAN_AK"]
QIANFAN_SK = os.environ["QIANFAN_SK"]# # Install required dependencies
# %pip install -qU langchain langchain-communityfrom langchain_community.llms import QianfanLLMEndpoint
llm = QianfanLLMEndpoint(streaming=True)
res = llm("你好，请你自我介绍一下！")
print(res)

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2：prompt模板

我们知道聊天模型的接口是基于消息（message），而不是原始的文本。PromptTemplates 也可以用于产生消息列表，在这种样例中，prompt不仅包含了输入内容信息，也包含了每条message的信息(角色、在列表中的位置等)。通常情况下，一个 ChatPromptTemplate 是一个 ChatMessageTemplate 的列表。每个 ChatMessageTemplate 包含格式化该聊天消息的说明（其角色以及内容）。

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prompt模板
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from langchain.prompts.chat import ChatPromptTemplate
template = "你是一个翻译助手，可以帮助我将 {input_language} 翻译成 {output_language}."
human_template = "{text}"
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", template),("human", human_template),
])text = "我带着比身体重的行李，\
游入尼罗河底，\
经过几道闪电 看到一堆光圈，\
不确定是不是这里。\
"
messages  = chat_prompt.format_messages(input_language="中文", output_language="英文", text=text)
print('messages:', messages)
output  = llm.invoke(messages)
print('output:', output)# from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate# # 这里我们要求模型对给定文本进行中文翻译
# text = "我带着比身体重的行李，\
# 游入尼罗河底，\
# 经过几道闪电 看到一堆光圈，\
# 不确定是不是这里。\
# "
# prompt = """请你将由三个反引号包括的文本翻译成英文！\
# text: ```{text}```
# """# prompt.format(text=text)

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3：输出解析器（Output parser）

OutputParsers 将语言模型的原始输出转换为可以在下游使用的格式。 OutputParsers 有几种主要类型，包括：

• 将 LLM 文本转换为结构化信息（例如 JSON）
• 将 ChatMessage 转换为字符串
• 将除消息之外的调用返回的额外信息（如 OpenAI 函数调用）转换为字符串

最后，我们将模型输出传递给 output_parser，它是一个 BaseOutputParser，这意味着它接受字符串或 BaseMessage 作为输入。 StrOutputParser 特别简单地将任何输入转换为字符串。

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输出解析器
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from langchain_core.output_parsers import StrOutputParseroutput_parser = StrOutputParser()
out = output_parser.invoke(output)
print('out:', out)

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4：形成完成流程链（Chain）

我们现在可以将所有这些组合成一条链。该链将获取输入变量，将这些变量传递给提示模板以创建提示，将提示传递给语言模型，然后通过（可选）输出解析器传递输出。

（1）：使用LLMChain制作链

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使用LLChain做链
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from langchain.chains import LLMChain
chain = LLMChain(prompt=chat_prompt,llm=llm,output_parser=output_parser
)
# 运行链
out = chain.run(input_language="中文", output_language="英文", text=text)
print('out_chain:', out)

（2）：使用管道操作符（|）

 接下来我们将使用LCEL（LCEL 起步 | 🦜️🔗 Langchain）这种语法去快速实现一条链（chain）。

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使用管道操作符（|）制作链
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chain = chat_prompt | llm | output_parser
out = chain.invoke({"input_language":"中文", "output_language":"英文","text": text})
print('out_管道:', out)