使用LangChain Decorators，让自然语言处理更简单✨

使用LangChain Decorators，让自然语言处理更简单✨

langchain-decorators项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langchain-decorators

LangChain Decorators 是一个针对LangChain库的增强层，它以Python更加友好的方式来编写自定义的自然语言处理提示和流程。这个库的目标不是与LangChain竞争，而是为了让使用变得更加方便，部分设计完全基于作者的观点。

项目介绍

通过使用LangChain Decorators，你可以创建多行提示，并避免代码因为缩进而变得混乱。IDE的内置功能如提示、类型检查和文档弹出窗口也能在你的函数中得到充分利用。此外，该项目还支持可选参数，并允许将提示绑定到单个类上，以便于共享参数。

以下是一个简单的示例：

@llm_prompt
def write_me_short_post(topic:str, platform:str="twitter", audience:str = "developers")->str:
    """
    Write me a short header for my post about {topic} for {platform} platform. 
    It should be for {audience} audience.
    (Max 15 words)
    """
    return

项目技术分析

• 更Pythonic的编码风格
• 支持多行提示，避免缩进问题
• 利用IDE功能增强开发体验
• 充分利用LangChain生态系统
• 可选参数的支持
• 提示信息绑定到对象，实现参数共享

应用场景

LangChain Decorators适用于各种自然语言处理任务，包括但不限于：

• 文本生成（例如：撰写社交媒体帖子）
• 聊天机器人对话模拟
• 参数化文本操作
• 自动化文档编写

项目特点

• 简洁的装饰器API，易于理解和使用
• 集成了LangChain的核心优势
• 提供代码提示和类型检查，提升开发效率
• 支持可选参数和复杂的结构
• 动态选择不同的自然语言模型执行任务
• 易于调试和扩展

要开始使用，只需按照以下步骤操作：

1. 安装：pip install langchain_decorators
2. 查看示例：可以浏览附带的Jupyter或Colab笔记本

LangChain Decorators 还提供了多种提示声明选项，如指定文档中的特定部分作为提示，聊天消息模板等，以及灵活的输出解析器和函数调用控制。

总的来说，如果你正在寻找一种更高效的方式来利用LangChain进行自然语言处理，LangChain Decorators绝对值得尝试。现在就加入，探索更智能的代码编写体验吧！

langchain-decorators项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langchain-decorators