告别复杂代码：用LangChain Go Chains轻松构建智能工作流
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchaingo 你是否还在为编写复杂的大语言模型（LLM）工作流而烦恼？是否觉得将多个AI任务串联起来总是困难重重？本文将带你深入了解LangChain Go的Chains模块，让你轻松构建高效、灵活的AI工作流。读完本文，你将能够：
- 理解什么是Chain（链条）及其核心价值
- 掌握3种常用Chain的使用方法
- 学会组合不同Chain解决实际问题
- 了解Chain的高级应用技巧
什么是Chain？
Chain（链条）是LangChain Go中最核心的概念之一，它就像一条生产线，将多个AI任务按照预定的顺序连接起来，让数据在其中流动并得到处理。简单来说，Chain可以帮助你将复杂的AI工作流分解为多个简单的步骤，然后按顺序执行这些步骤。
chains/chains.go文件中定义了Chain的基本接口，包含以下核心方法：
type Chain interface {
// 执行链条逻辑并返回结果
Call(ctx context.Context, inputs map[string]any, options ...ChainCallOption) (map[string]any, error)
// 获取内存
GetMemory() schema.Memory
// 获取输入键
GetInputKeys() []string
// 获取输出键
GetOutputKeys() []string
}
这个接口定义了所有Chain都必须实现的方法，确保它们可以被统一调用和管理。
常用Chain类型及应用场景
1. 顺序链条（SequentialChain）
顺序链条是最常用的Chain类型之一，它可以将多个Chain按顺序连接起来，前一个Chain的输出作为后一个Chain的输入。这种链条非常适合处理需要多步骤完成的任务，比如"分析问题→生成解决方案→评估方案"这样的流程。
chains/sequential.go文件中实现了两种顺序链条：
- SequentialChain：通用顺序链条，支持多个输入和输出
- SimpleSequentialChain：简化版顺序链条，每个步骤只能有一个输入和一个输出
下面是一个使用SimpleSequentialChain的示例：
// 创建两个简单的LLMChain
chain1 := NewLLMChain(llm, prompt1)
chain2 := NewLLMChain(llm, prompt2)
// 创建简单顺序链条
seqChain, err := NewSimpleSequentialChain([]Chain{chain1, chain2})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 运行链条
result, err := Run(ctx, seqChain, "输入内容")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(result)
2. 映射归约链条（MapReduceDocuments）
映射归约链条（MapReduceDocuments）是处理大量文档的利器。它分为两个阶段：
- 映射（Map）：将同一个Chain应用到多个文档上，并行处理
- 归约（Reduce）：将所有文档的处理结果合并成一个最终结果
这种链条非常适合需要分析多篇文档并生成综合结论的场景，比如"分析10篇技术文章并总结行业趋势"。
chains/map_reduce.go文件中实现了MapReduceDocuments链条：
// 创建处理单个文档的LLMChain
llmChain := NewLLMChain(llm, mapPrompt)
// 创建合并结果的Chain
reduceChain := NewLLMChain(llm, reducePrompt)
// 创建映射归约链条
mapReduceChain := NewMapReduceDocuments(llmChain, reduceChain)
// 准备文档
docs := []schema.Document{
{PageContent: "文档1内容"},
{PageContent: "文档2内容"},
// 更多文档...
}
// 运行链条
result, err := Call(ctx, mapReduceChain, map[string]any{"input_documents": docs})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(result["output_text"])
映射归约链条的工作流程可以用以下图示表示：
3. 检索问答链条（RetrievalQA）
检索问答链条（RetrievalQA）是构建知识库问答系统的核心组件。它将文档检索和问答生成两个步骤结合起来，能够根据用户的问题自动从知识库中查找相关信息，然后基于这些信息生成回答。
chains/retrieval_qa.go文件中实现了这种链条。使用时需要提供一个检索器（Retriever）和一个问答Chain：
// 创建检索器（这里以向量存储为例）
retriever := vectorstore.AsRetriever(vectorStore)
// 创建检索问答链条
qaChain := NewRetrievalQA(llm, retrievalqa.WithRetriever(retriever))
// 提问
result, err := Call(ctx, qaChain, map[string]any{"query": "你的问题是什么？"})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(result["result"])
如何组合不同的Chain？
Chain的真正强大之处在于它们可以相互组合，形成更复杂的工作流。下面介绍几种常见的组合方式：
1. 顺序链条嵌套映射归约链条
这种组合可以先对数据进行预处理，再并行处理多个文档，最后合并结果：
2. 条件分支链条
虽然LangChain Go没有直接提供条件分支链条，但我们可以通过编写自定义Chain来实现这一功能。例如，我们可以根据前一个Chain的输出结果，决定接下来执行哪个Chain：
type ConditionalChain struct {
conditionChain Chain
trueChain Chain
falseChain Chain
// 其他字段...
}
func (c *ConditionalChain) Call(ctx context.Context, inputs map[string]any, options ...ChainCallOption) (map[string]any, error) {
// 运行条件判断Chain
conditionResult, err := Call(ctx, c.conditionChain, inputs, options...)
if err != nil {
return nil, err
}
// 根据结果选择执行哪个Chain
if conditionResult["condition"] == true {
return Call(ctx, c.trueChain, inputs, options...)
} else {
return Call(ctx, c.falseChain, inputs, options...)
}
}
高级应用技巧
1. 添加内存（Memory）
Chain可以通过添加内存来记住之前的对话内容，这对于构建聊天机器人等需要上下文理解的应用非常重要。chains/sequential.go中展示了如何为链条添加内存：
// 创建内存
mem := memory.NewConversationBufferMemory()
// 创建顺序链条时添加内存
seqChain, err := NewSequentialChain(
[]Chain{chain1, chain2},
[]string{"input"},
[]string{"output"},
WithSeqChainMemory(mem),
)
2. 处理错误和重试
在实际应用中，Chain的执行可能会失败，这时我们需要处理错误并可能进行重试。可以使用Go的retry包来实现这一功能：
// 使用retry包处理重试逻辑
retryOpts := []retry.Option{
retry.Max(3), // 最多重试3次
retry.Delay(1 * time.Second), // 重试间隔1秒
}
result, err := retry.DoWithData(
func() (map[string]any, error) {
return Call(ctx, chain, inputs)
},
retryOpts...,
)
3. 监控和日志
为了更好地了解Chain的执行情况，我们可以添加监控和日志。callbacks/log.go提供了日志回调功能：
// 创建日志回调
logger := callbacks.NewLogger()
// 运行Chain时添加回调
result, err := Call(ctx, chain, inputs, WithCallback(logger))
实际应用案例
案例1：智能文档分析系统
这个系统可以分析多篇文档，提取关键信息，并生成摘要和见解：
// 创建文档加载器
loader := documentloaders.NewDirectoryLoader("./documents", ".txt")
docs, err := loader.Load(ctx)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 创建文本分割器
splitter := textsplitter.NewRecursiveCharacterTextSplitter(1000, 200)
splitDocs, err := splitter.SplitDocuments(docs)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 创建嵌入模型和向量存储
embedder := embeddings.NewOpenAI()
vectorStore := chroma.NewChroma(embedder)
_, err = vectorStore.AddDocuments(ctx, splitDocs)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 创建检索器
retriever := vectorstore.AsRetriever(vectorStore)
// 创建分析链条
analyzeChain := NewLLMChain(llm, analyzePrompt)
summarizeChain := NewLLMChain(llm, summarizePrompt)
seqChain, err := NewSimpleSequentialChain([]Chain{analyzeChain, summarizeChain})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 运行分析
result, err := Call(ctx, seqChain, map[string]any{"input_documents": splitDocs})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(result["output_text"])
案例2：客户服务聊天机器人
这个聊天机器人可以回答常见问题，对于复杂问题可以转接人工：
// 创建内存
mem := memory.NewConversationBufferMemory()
// 创建问答链条
qaChain := NewRetrievalQA(llm, retrievalqa.WithRetriever(retriever))
// 创建问题分类链条
classifyChain := NewLLMChain(llm, classifyPrompt)
// 创建人工转接链条
transferChain := NewLLMChain(llm, transferPrompt)
// 创建条件链条
condChain := NewConditionalChain(classifyChain, qaChain, transferChain)
// 创建主链条
mainChain, err := NewSimpleSequentialChain([]Chain{condChain})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 聊天循环
for {
var input string
fmt.Print("用户: ")
fmt.Scanln(&input)
result, err := Run(ctx, mainChain, input)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println("机器人:", result)
}
总结与展望
Chain是LangChain Go中构建复杂AI工作流的核心工具，通过组合不同类型的Chain，我们可以轻松实现各种强大的功能。本文介绍了Chain的基本概念、常用类型和组合方式，并通过实际案例展示了如何使用Chain解决真实问题。
随着AI技术的发展，Chain的功能也在不断扩展。未来，我们可能会看到更多类型的Chain，比如支持循环、分支、并行等更复杂流程的Chain，以及专门用于特定领域的Chain（如数据分析Chain、代码生成Chain等）。
如果你想深入了解Chain的实现细节，可以查看以下文件：
- chains/chains.go：Chain接口定义
- chains/sequential.go：顺序链条实现
- chains/map_reduce.go：映射归约链条实现
- chains/retrieval_qa.go：检索问答链条实现
希望本文能帮助你更好地理解和使用LangChain Go的Chain功能，构建出更强大、更灵活的AI应用！如果你有任何问题或建议，欢迎在项目的GitHub仓库中提出。
提示：本文使用的代码示例基于LangChain Go最新版本，如果你使用的是旧版本，可能需要做适当调整。建议始终使用最新版本以获得最佳体验。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
