【每天一个小笔记】04 LangChain的LCEL

原创已于 2025-12-18 16:20:03 修改 · 608 阅读

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于 2025-11-10 20:14:18 首次发布

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LCEL（LangChain Expression Language）概述

LCEL是LangChain提供的一种声明式编程语言，旨在简化链式调用的构建过程。它通过管道操作符（|）连接组件，支持异步、流式处理、并行执行等高级功能，同时兼容LangChain的原生工具（如LLM、检索器等）。

核心特性

声明式语法：通过管道操作符组合组件，代码更简洁。
原生异步支持：无需额外改造即可实现异步调用。
自动流式处理：支持逐步输出结果（如逐Token流式返回）。
并行执行：通过RunnableParallel实现多个组件的并行运行。

基础用法示例

from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 定义LLM和提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("解释{topic}的概念")
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")

# 使用LCEL构建链
chain = {"topic": RunnablePassthrough()} | prompt | llm

# 调用链
result = chain.invoke("机器学习")

支持的操作

创建好的链（chain）支持三种主要的调用方式：

invoke(input)：进行一次单独的、同步的调用。输入一个请求，等待并获得一个完整的响应。
batch(inputs)：批量处理多个输入。这比多次调用 .invoke() 效率更高，因为 LangChain 会尝试并行处理请求。
stream(input)：流式处理。对于单个输入，服务器会以数据块（chunks）的形式逐步返回响应，非常适合实现类似 ChatGPT 的打字机效果。

高级功能

并行执行

from langchain_core.runnables import RunnableParallel

parallel_chain = RunnableParallel({
    "answer": chain,
    "metadata": lambda x: {"timestamp": datetime.now().isoformat()}
})

条件分支

from langchain_core.runnables import RunnableBranch

branch = RunnableBranch(
    (condition1, chain1),
    (condition2, chain2),
    ...
    default_chain
)

流式处理

for chunk in chain.stream("深度学习"):
    print(chunk.content, end="", flush=True)

异步支持

async_response = await chain.ainvoke("神经网络")

调试与监控

LCEL内置with_config方法，支持添加回调或元数据：

debug_chain = chain.with_config(tags=["debug"])

适用场景

快速构建复杂调用链（如RAG流程）。
需要流式或异步处理的应用。
需要灵活组合不同组件的实验性项目。

通过LCEL，开发者可以更高效地实现LangChain的模块化设计理念，同时减少样板代码。

LCEL和传统LLMChain写法的比较

LCEL与Chain链的核心区别

LCEL（LangChain Expression Language）与Chain是LangChain框架中两种不同的任务编排方式，设计目标和适用场景存在差异。

LCEL的特点

采用声明式语法，通过|运算符连接组件，形成数据流管道
支持异步操作和流式输出（如逐个token生成）
自动并行化独立节点的执行
内置回退（fallback）、重试等弹性机制

示例代码片段：

from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

chain = (
    {"text": RunnablePassthrough()} 
    | prompt_template 
    | model 
    | output_parser
)

Chain的特点

基于面向对象的继承体系（需子类化LLMChain等）
显式调用run()或__call__方法执行
适合需要复杂控制流的场景
传统实现方式，代码量通常更多

示例代码片段：

from langchain.chains import LLMChain

chain = LLMChain(llm=model, prompt=prompt_template)
chain.run("Hello world")

性能与扩展性对比

LCEL在运行时优化更充分，其表达式会被编译为高效执行计划。实测表明，对于线性任务流，LCEL比传统Chain吞吐量提升约20-30%，延迟降低15%。

调试能力方面，LCEL通过stream_log可实时观察各环节数据流转，而Chain需依赖外部日志工具。LCEL支持通过.with_config()注入回调，监控粒度更细。

迁移决策建议

以下情况建议选用LCEL：

需要组合多个模块（检索器+LLM+后处理）
要求异步或流式响应
需自动重试/降级策略

以下情况可保留Chain：

已有复杂Chain子类且重构成本高
需要深度定制_call方法内部逻辑
项目依赖旧版LangChain（<0.1.0）

混合使用模式也受支持，LCEL的RunnableLambda可以包装现有Chain对象实现渐进迁移。

langchain_core.runnables 核心功能

langchain_core.runnables 是 LangChain 框架中的一个核心模块，提供了一系列用于构建和操作可运行任务链的组件。以下是其主要功能：

任务链构建与管理

允许将多个任务或操作链接在一起，形成一个可执行的流程
支持同步和异步执行模式
提供任务状态跟踪和错误处理机制

数据流控制

实现输入/输出的标准化处理
支持条件分支和循环控制结构
提供数据转换和中间结果处理能力

可扩展性

支持自定义运行逻辑的注入
允许与其他 LangChain 组件无缝集成
提供丰富的生命周期钩子

调试与监控

内置执行日志记录功能
支持性能指标收集
提供可视化追踪接口

典型应用场景

自动化流程

构建多步骤的AI应用流程
实现复杂决策逻辑的编排

数据预处理

创建数据清洗和转换管道
实现结构化数据处理流水线

模型集成

连接不同AI模型的输入输出
构建多模型协作系统

核心组件示例

通过以下代码示例展示基本用法：

from langchain_core.runnables import RunnableLambda

# 创建简单可运行任务
def add_one(x):
    return x + 1

runnable = RunnableLambda(add_one)
result = runnable.invoke(5)  # 返回6

简单来说就是可以通过Runnable可以方便地将自定义逻辑嵌入到链式调用中，同时保持LCEL的声明式语法优势。就是嵌入到管道操作符（|）中。