基于langchain做文本翻译

最新推荐文章于 2025-04-15 17:56:44 发布

EricPan2023

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分类专栏： Python AIGC 文章标签： langchain python AIGC 人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/simson2010/article/details/132504841

langchain库助力开发人员结合大型语言模型创建翻译机器人。本文介绍了如何利用langchain进行参数化prompt模板设置、定义chain、模型和LLMChain，以及如何运行和获取翻译结果，从而实现文本翻译功能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

大型语言模型（LLM）正在成为一种具有转型性的技术，使开发人员能够构建以往无法实现的应用程序。然而，仅仅使用这些独立的LLM通常不足以创建一个真正强大的应用程序——真正的力量在于将它们与其他计算或知识来源相结合。

langchain旨在帮助开发这类应用程序。以下介绍如何用langchain做翻译机器人。

重要概念：

LLM & Prompt:

这包括提示管理、提示优化、为所有LLM提供通用接口以及用于与LLM一起使用的常用实用工具。

chain:

链式调用超出了单个LLM的调用范围，它涉及到一系列的调用（无论是调用LLM还是其他实用工具）。LangChain为链式调用提供了标准接口，与其他工具进行了大量的集成，并为常见应用提供了端到端的链式调用。

用法：(python)

pip install langchain

参数化prompt template。用到（AIMessage, HumanMessage, SystemMessage）和 ChatOpenAI

from langchain.schema import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
from langchain.prompts.chat import (
    ChatPromptTemplate,
    SystemMessagePromptTemplate,
    AIMessagePromptTemplate,
    HumanMessagePromptTemplate,
)
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.chat_models import Chat

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