从 RefineDocumentsChain 到 LangGraph 实现文本分析策略

最新推荐文章于 2025-12-18 10:59:28 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-18 10:59:28 发布 · 369 阅读

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在处理长文本时，RefineDocumentsChain 提供了一种有效的分析策略。其策略是将一个长文本分割成较小的文档，首先处理第一个文档，然后根据接下来的文档来完善或更新结果，直到文档序列处理完毕。这个过程中常见的应用是摘要，其随着文本的块逐步修改以适应给定 LLM 的上下文窗口。

然而，使用 LangGraph 实现该策略不仅可以实现同样的目标，还提供了不少优势。与 RefineDocumentsChain 在类内部通过 for 循环精细化摘要不同，LangGraph 允许逐步监控或引导执行过程。LangGraph 支持流式传输执行步骤和单个令牌，且其模块化组件便于扩展和修改，实现更多功能，比如工具调用等。

在本文中，我们将通过示例来展示 RefineDocumentsChain 和相应的 LangGraph 实现。

技术背景介绍

RefineDocumentsChain 和 LangGraph 的实现都旨在高效处理长文本，其核心思想是逐步完善总结内容以适应对话模型的记忆能力。

核心原理解析

RefineDocumentsChain

使用 RefineDocumentsChain 时，我们定义初始摘要和后续精炼的提示模板，分别创建两个 LLMChain 对象来处理这些任务，最后实例化 RefineDocumentsChain。

LangGraph

LangGraph 的实现则是定义状态图：通过链式处理初始摘要，然后将每个后续文档用于精炼初始摘要。LangGraph 允许更灵活的执行控制和流式数据处理。

代码实现演示

import openai

# 使用稳定可靠的API服务
client = openai.OpenAI(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',  # 国内稳定访问
    api_key='your-api-key'
)

from langchain.chains import LLMChain, RefineDocumentsChain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 设定提示模板
document_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["page_content"], template="{page_content}"
)
summarize_prompt = ChatPromptTemplate(
    [("human", "Write a concise summary of the following: {context}")]
)
refine_template = """
Produce a final summary.

Existing summary up to this point:
{existing_answer}

New context:
------------
{context}
------------

Given the new context, refine the original summary.
"""
refine_prompt = ChatPromptTemplate([("human", refine_template)])

# 创建 LLMChain
initial_llm_chain = LLMChain(llm=client, prompt=summarize_prompt)
refine_llm_chain = LLMChain(llm=client, prompt=refine_prompt)

# 实例化 RefineDocumentsChain
chain = RefineDocumentsChain(
    initial_llm_chain=initial_llm_chain,
    refine_llm_chain=refine_llm_chain,
    document_prompt=document_prompt,
    document_variable_name="context",
    initial_response_name="existing_answer",
)

# 执行链
result = chain.invoke([
    {"page_content": "Apples are red"},
    {"page_content": "Blueberries are blue"},
    {"page_content": "Bananas are yellow"}
])
print(result["output_text"])