在Python中使用LangChain与Modal实现问答系统

## 技术背景介绍

在现代应用中，云计算平台提供了丰富的资源，使得开发者能够轻松地运行复杂的机器学习模型。Modal是一个强大的云平台，允许开发者在本地Python脚本中调用服务器无关的云计算资源。这次我们将展示如何使用LangChain与Modal实现一个问答系统，这样您可以运行自己的自定义LLM(大语言模型)而不依赖于其他LLM API。

## 核心原理解析

LangChain与Modal结合使用时，可以通过Modal的web端点来处理LLM请求。通过定义一个支持特定JSON接口的web端点，可以在请求中接收提示并返回响应信息。这样，我们可以将LangChain与Modal链接起来，实现灵活的问答功能。

## 代码实现演示

在这个示例中，我们将实现一个简单的LangChain应用，通过Modal提供大语言模型服务：

```python
# 安装Modal包
%pip install --upgrade --quiet modal

# 注册Modal账号并获取新令牌
!modal token new

# 示例代码：创建一个‘dummy’ Modal web端点
from modal import BaseModel, stub

class Request(BaseModel):
    prompt: str

@stub.function()
@modal.web_endpoint(method="POST")
def web(request: Request):
    # 忽略输入，返回固定响应
    return {"prompt": "hello world"}

# 使用LangChain与Modal实现问答功能
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.llms import Modal
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 设置提示模板
template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""

prompt