在这一节中，我们将深入探讨如何利用 LangChain 来自动化复杂的业务流程。我们的目标是构建一个自动化系统，能够处理订单、发送通知和更新数据库。
2.1 案例概述
在这个案例中，我们将创建一个简单的订单处理系统。系统的职责包括：
- 接收订单请求。
- 验证订单信息。
- 处理支付。
- 发送确认通知。
- 更新数据库。
业务流程图
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
| +-----------------+
| 接收订单请求 |
+-----------------+
|
v
+-----------------+
| 验证订单信息 |
+-----------------+
|
v
+-----------------+
| 处理支付 |
+-----------------+
|
v
+-----------------+
| 发送确认通知 |
+-----------------+
|
v
+-----------------+
| 更新数据库 |
+-----------------+
|
2.2 关键组件
在这个案例中，我们将使用以下几个 LangChain 组件：
LLMChain：用于处理自然语言请求。Agent：用于自动决策和动作选择。OutputParser：用于解析和处理 API 响应。DatabaseConnector：用于数据库交互。
2.3 环境准备
确保你的环境中安装了 LangChain 和其他必要的库。在你的 Python 环境中运行以下命令：
1
| pip install langchain requests sqlalchemy
|
2.4 代码实现
下面是一个完整的代码示例，展示了如何实现自动化的订单处理流程。
2.4.1 定义订单模型
我们将使用 SQLAlchemy 来定义我们的订单模型：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
| from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Float
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Base = declarative_base()
class Order(Base):
__tablename__ = 'orders'
id = Column(Integer, primary_key=True)
product_name = Column(String)
quantity = Column(Integer)
total_price = Column(Float)
engine = create_engine('sqlite:///orders.db')
Base.metadata.create_all(engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
|
2.4.2 接收订单请求
接下来，我们需要一个函数来接收订单请求。这通常通过 API 完成：
1
2
3
4
5
6
| import requests
def receive_order(order_request):
response = requests.post("http://example.com/api/orders", json=order_request)
return response.json()
|
2.4.3 验证订单信息
我们将使用 LLMChain 来验证订单信息：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
| from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0.2)
validation_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
"请验证以下订单信息：{order_info}"
)
validation_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=validation_prompt)
def validate_order(order_info):
response = validation_chain.run(order_info)
return response
|
2.4.4 处理支付
处理支付的逻辑可以是异步的，确保在支付完成后继续后续流程：
1
2
3
4
| def process_payment(order):
print(f"处理支付: {order.total_price}")
return True
|
2.4.5 发送确认通知
发送确认通知可以通过电子邮件或短信实现。
1
2
3
| def send_confirmation(order):
print(f"发送确认通知: 订单 {order.id} 已确认。")
|
2.4.6 更新数据库
更新数据库，以存储订单信息和处理状态：
1
2
3
4
5
| def update_database(order):
session = Session()
session.add(order)
session.commit()
session.close()
|
2.4.7 完成自动化流程
最后，我们将所有步骤组合成一个完整的订单处理自动化流程：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
| def automate_order_processing(order_request):
order_info = receive_order(order_request)
validation_result = validate_order(order_info)
if validation_result == "valid":
order = Order(
product_name=order_info['product_name'],
quantity=order_info['quantity'],
total_price=order_info['total_price']
)
if process_payment(order):
send_confirmation(order)
update_database(order)
order_request = {
"product_name": "Laptop",
"quantity": 1,
"total_price": 1000.00
}
automate_order_processing(order_request)
|
2.5 总结
在本节中，我们展示了如何使用 LangChain 来自动化一个复杂的业务流程，即订单处理。通过具体的代码示例，您应该能够理解如何将自然语言处理与业务逻辑结合，创建有效的自动化系统。
