LangChain-v0.2 使用 LCEL 构建一个简单的 LLM 应用程序

本文将向你展示如何使用 LangChain 构建一个简单的 LLM 应用程序。此应用程序会将文本从英语翻译成另一种语言。这是一个相对简单的 LLM 应用程序 - 它只是一个 LLM 调用加上一些提示。尽管如此，这仍然是开始使用 LangChain 的好方法——只需一些提示和 LLM 调用就可以构建许多功能！本文在python环境进行操作。

阅读本文后，你将大致了解以下内容：

1、使用语言模型；

2、使用 PromptTemplates 和 OutputParser；

3、使用 LangChain 表达式语言 （LCEL） 将组件链接在一起；

4、使用 LangServe 部署应用程序。

一、Installation​安装

LangChain安装：

pip install langchain

二、使用语言模型

LangChain支持许多不同的语言模型，包含：OpenAI、Anthropic、Azure、Google、Cohere、FireworksAI、Groq、MistralAI、TogetherAI等，您可以互换使用 ，选择您要使用的语言模型！

下面内容将居于OpenAI语言模型进行演示：

1）LangChain OpenAI安装：

pip install -qU langchain-openai

让我们首先直接使用模型。是LangChain的实例，它们公开了一个标准接口来与它们进行交互。只需简单地调用模型，我们就可以将消息列表传递给该方法。 

from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(model="gpt-4",openai_api_key = "")

2）HumanMessage 和 SystemMessage

from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage

content = "你好，你是谁？"
print("问："+content)
me