LangChain写AI Agent系列 之 模型调用、提示词、输出解析

本文。我们通过API调用大模型，使用提示模板构建简单的 LLM 应用。正式开始学习之前，我们先了解一下LangChain的整体架构。

一. LangChain架构

LangChain 框架由多个开源库组成。请在架构页面阅读更多内容。

• langchain-core：聊天模型和其他组件的基本抽象。
• 集成包（例如，langchain-openai、langchain-anthropic等）：重要的集成已被拆分为轻量级软件包，由 LangChain 团队和集成开发人员共同维护。
• langchain：构成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。
• langchain-community：由社区维护的第三方集成。
• langgraph：用于将 LangChain 组件组合成可用于生产的应用程序的编排框架，具有持久性、流式传输和其他关键功能。请参阅LangGraph 文档。

二. 安装依赖库

需要安装 langchain-core，langchain-openai。运行命令如下：

例如：

三. 使用大模型

我们使用现在最火的国产大模型DeepSeek，DeepSeek官网的API最近暂停服务了，所以选用腾讯云的API。

运行输出如下：

BaseChatOpenAI对你接收messages对象作为输入，并生成messages对象作为输出。

除了文本内容之外，messages对象还传递对话角色并保存重要数据，例如工具调用和 token 使用计数。

LangChain 还支持通过字符串或OpenAI 格式的聊天模型输入。以下内容是等效的。

四. 流式传输

直接调用model.invoke，会等模型输出全部结束以后一次性返回。可能会等待比较长时间。

大模型的工作模式其实是流式的，所以它们公开了一个标准接口，其中包括异步和流式调用模式。这允许我们从聊天模型流式传输单个 token。调用代码如下：

flush要设置为True, 不然不会马上输出，看到的效果还是等到全部结果才输出。

五. 提示词模板

上面的示例，我们直接将消息列表传递给语言模型。通常，消息列表是从用户输入和应用程序逻辑的组合中构建的。此应用程序逻辑通常接收原始用户输入并将其转换为准备传递给语言模型的消息列表。常见的转换包括添加系统消息或使用用户输入格式化模板。

提示词模板是 LangChain 中旨在帮助进行此转换的概念。它们接收原始用户输入并返回准备传递到语言模型的数据（提示词）。

下面，让我们创建一个提示词模板，它接收两个用户变量

• • language：要将文本翻译成的语言
  • text：要翻译的文本

执行结果如下：

我们可以看到，prompt_template.invoke返回一个由两条消息组成的 ChatPromptValue。

如果我们想直接访问这些消息，还可以这样做：

prompt.to_messages()

六. 结论

本文，我们学习了如何创建您的第一个简单的 LLM 应用程序。您学习了如何使用语言模型、如何创建提示模板。

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