Unlock the Potential of LangChain: Using Custom Functions as Runnables

最新推荐文章于 2025-04-11 19:11:11 发布

dsndnwfk

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文章标签： langchain 前端 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dsndnwfk/article/details/144405738

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引言

LangChain为开发者提供了强大的工具链来构建复杂的AI应用。在这篇文章中，我们将深入探讨如何将自定义函数作为LangChain中的Runnables使用。这对于需要特定功能的开发场景，或是数据格式化需求尤为重要。本文将引导您通过使用RunnableLambda构造器和方便的@chain装饰器来实现这一目标。

主要内容

1. 使用`RunnableLambda`构造器创建Runnable

在LangChain中，您可以通过RunnableLambda构造器将自定义逻辑显式包装为Runnable。这一功能使得单参数函数可以更容易地集成到您的应用链中。

from langchain_core.runnables import RunnableLambda
from langchain_openai import ChatOpenAI

def length_function(text):
    return len(text)

model = ChatOpenAI()
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("what is the length of {text}")

chain = prompt | model | RunnableLambda(length_function)

chain.invoke({"text": "hello world!"})

2. 通过`@chain`装饰器的便利性

通过@chain装饰器，您可以轻松地将任意函数转换为链。这与RunnableLambda构造器的功能相当。

from langchain_core.runnables import chain
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

prompt1 = ChatPromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}")

@chain
def custom_chain(topic):
    joke = ChatOpenAI().invoke(prompt1.invoke({"topic": topic}))
    return joke

custom_chain.invoke("bears")

3. 面向流的自定义函数

当您的应用需要支持流操作时，您可以使用RunnableGenerator，该构造器允许函数以生成器形式返回数据。

from typing import Iterator

def stream_function(input: Iterator[str]) -> Iterator[str]:
    for chunk in input:
        yield chunk.upper()

# Use as a part of a chain

代码示例

以下示例展示了如何将自定义函数整合到LangChain中，同时支持流输出：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
from langchain_openai import ChatOpenAI

def example_custom_function(text):
    return text[::-1]

model = ChatOpenAI()

prompt = ChatPromptTemplate.from_template("Reverse this text: {text}")

chain = prompt | model | RunnableLambda(example_custom_function)

result = chain.invoke({"text": "gnirts tset a si sihT"})
print(result)  # 输出: 'This is a test string'