LangChain Messages 概念指南

LangChain 消息概念指南

在这里插入图片描述

概述

消息是聊天模型的输入和输出。LangChain有一些内置的消息类型,以及一个基础的BaseMessage类,您可以从中子类化以创建自己的自定义消息类型。

消息内部包含什么?

角色(Role)

每个消息都与一个角色相关联。LangChain有不同的消息类型,每个都与不同的角色相关联:

  • HumanMessage: 来自人类/用户的消息
  • AIMessage: 来自AI/助手的消息
  • SystemMessage: 系统消息,用于指导AI的行为
  • ToolMessage: 工具调用结果的消息
  • RemoveMessage: 用于从对话中删除消息的特殊消息类型

内容(Content)

每个消息都有一个content字段。这通常是一个字符串,但对于某些消息类型和模型,它可以是一个字典列表(例如,当向多模态模型传递图像时)。

其他消息数据

消息可以有任意的其他数据。在LangChain中,我们有一些标准化的字段(如tool_callsusage_metadata),但您也可以向消息添加任意字段,这些字段将传递给底层的聊天模型。

对话结构

聊天模型将消息列表作为输入,并返回一个消息作为输出。虽然每个消息都与一个角色相关联,但不同的模型对角色有不同的要求。一些模型相当灵活,而另一些则对允许的消息序列有严格的要求。

当使用聊天模型时,了解该特定模型的消息要求是很有用的。

LangChain 消息类型

SystemMessage(系统消息)

SystemMessage用于向模型提供指令、指导或上下文,这些内容不是对话的直接部分,而是影响模型在整个对话中的行为。

from langchain_core.messages import SystemMessage

message = SystemMessage(content="You are a helpful assistant.")
系统消息支持

不同的聊天模型提供商可能通过以下方式之一支持系统消息:

  • 通过"系统"消息角色:在这种情况下,系统消息作为消息序列的一部分包含,角色明确设置为"系统"。
  • 通过单独的API参数用于系统指令:系统指令不是作为消息包含,而是通过专用的API参数传递。
  • 不支持系统消息:某些模型根本不支持系统消息。

大多数主要的聊天模型提供商通过聊天消息或单独的API参数支持系统指令。LangChain将根据提供商的能力自动适应。

HumanMessage(人类消息)

HumanMessage对应于**“用户”**角色。人类消息表示与模型交互的用户的输入。

文本内容

大多数聊天模型期望用户输入是文本形式。

from langchain_core.messages import HumanMessage

model.invoke
### LangChain 框架使用指南与学习资源 LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架,致力于简化 AI 模型应用的开发。它提供了一个统一且强大的工具箱,支持 Python 和 JavaScript 两个版本,并集成了多种大语言模型及第三方 API [^5]。 #### 核心功能 - **集成多模型和知识库**:通过将大型语言模型与其他知识库、计算逻辑相结合,实现功能更加强大的人工智能应用 [^2]。 - **构建端到端应用程序**:LangChain 提供了强大的工具和 API 接口,通过适当的配置和优化,可以实现复杂的 LLM 应用开发 [^1]。 - **提高开发效率**:利用 LangChain 集成多个 AI 提供商的功能,开发者可以显著提高项目的开发效率和灵活性 [^3]。 #### 学习资源推荐 1. **官方文档**:LangChain 官方网站提供了详细的文档,涵盖框架的基础概念、核心组件以及高级用法 [^1]。 2. **在线课程**: - Deeplearning.AI 的 LangChain 课程:深入讲解如何使用 LangChain 构建生成式 AI 应用。 - Packt Publishing 的相关书籍:提供关于 LangChain 的实践指导和案例分析 [^1]。 3. **书籍**:《Generative AI with LangChain》是一本专门介绍 LangChain 的书籍,适合初学者和进阶用户 [^1]。 4. **API 文档**:OpenAI API 文档和 Google VertexAI 文档可以帮助开发者更好地理解如何集成不同的 AI 提供商 [^3]。 #### 入门示例 以下是一个简单的 LangChain 示例代码,展示如何创建一个聊天机器人: ```python from langchain import ChatPromptTemplate from langchain.chat_models import QwenChat # 假设使用通义千问作为语言模型 # 创建提示模板 prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ ("system", "你是一个友好的助手"), ("human", "{input}") ]) # 初始化聊天模型 chat_model = QwenChat(model_name="qwen-max") # 定义聊天函数 def chat(input_text): message = prompt.format_messages(input=input_text) response = chat_model(message) return response.content # 测试聊天机器人 user_input = "你好!" response = chat(user_input) print(response) # 输出: 你好!有什么我可以帮助你的吗? ``` 这段代码展示了如何使用 LangChain 和通义千问(Qwen)创建一个简单的聊天机器人。首先定义了一个提示模板,然后初始化了聊天模型,并通过 `chat` 函数处理用户的输入并返回响应 。 #### 进阶内容 - **组件详解**:LangChain 的组成部分包括 LangChain 库、工具集、模型接口等,每个部分都有其特定的功能 [^2]。 - **自定义工具**:开发者可以根据需求自定义工具,扩展 LangChain 的功能 [^3]。 - **部署与优化**:学习如何在生产环境中部署 LangChain 应用,并进行性能优化 [^1]。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值