AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之六 - 深入浅出LCEL与Chain(上篇)

简介

    LCEL是 LangChain Expression Language的缩写

    先来做个程序书写的对比，观察一下、使用了Expression Language语法之后更加短小精悍（缩短了一倍长度，更加高级的用法缩短会更多）而且代码看起来更加简单易读。

• 使用EL

from langchain_community.chat_models import ChatOllama
from langchain.schema import HumanMessage
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

(ChatOllama(model="llama3", temperature=0) | StrOutputParser()).invoke([HumanMessage(content="你好啊, AI小助手")])

• 未使用EL

from langchain_community.chat_models import ChatOllama
from langchain.schema import HumanMessage
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

chat = ChatOllama(model="llama3", temperature=0)

output_parser = StrOutputParser()

response = chat.invoke([HumanMessage(content="你好啊, AI小助手")])

output_parser.invoke(response)

    Expression Language是一种将 Runnable 组成链（Runnables into chains）的声明性方式，以这种方式构建的任何链都将自动具有同步、异步、批处理、流支持等等，包含RunnableSequence 和 RunnableParallel两大部分内容。

        关于RunnableParallel内容，放到后面再介绍

RunnableSequence：按顺序调用一系列可运行对象，一个可运行对象的输出充当下一个可运行对象的输入࿰