LangChain 功能扩展详细教程

1. 引言

LangChain 是一个强大的框架，可以帮助开发者快速构建与语言模型交互的应用程序。在这个教程中，我们将专注于如何扩展 LangChain 的功能，以更好地满足我们的需求。

2. 环境准备

在开始之前，请确保您已经安装了 LangChain 及其依赖项。可以使用以下命令进行安装：

pip install langchain

3. 创建自定义链

3.1 定义链的基本结构

在 LangChain 中，链（Chain）是处理输入和输出的核心。我们可以创建一个自定义链，以下是一个简单的示例。

from langchain import Chain, PromptTemplate

class MyCustomChain(Chain):
    def __init__(self):
        # 定义 Prompt 模板
        self.prompt_template = PromptTemplate(template="What is the capital of {country}?")
    
    def _call(self, inputs):
        # 获取输入国家名
        country = inputs.get("country")
        # 使用 Prompt 生成问题
        prompt = self.prompt_template.render(country=country)
        
        # 这里可以连接到实际的语言模型，例如 OpenAI API
        # result = openai.ChatCompletion.create(prompt=prompt)
        result = f"The capital of {country} is Placeholder."  # 模拟的结果
        return {"answer": result}

# 使用自定义链
my_chain = MyCustomChain()
result = my_chain({"country": "France"})
print(result)

3.2 连接到语言模型

在自定义链中，您可以通过 API 调用连接到具体的语言模型。在上面的示例中，我们使用了一个伪代码示例来模拟 API 的结果，实际应用中您可以使用 OpenAI 或其他提供商的API。

4. 添加自定义节点

4.1 创建自定义节点

LangChain 允许您可以创建自定义节点（Node），以便在链中插入额外的处理步骤。以下是创建自定义节点的示例。

from langchain import Node

class MyCustomNode(Node):
    def process(self, input_data):
        # 在这里你可以进行什么样的处理
        processed_data = input_data["text"].upper()  # 简单的转换为大写
        return {"processed_text": processed_data}

# 使用自定义节点
custom_node = MyCustomNode()
result = custom_node.process({"text": "hello world"})
print(result)  # 输出: {'processed_text': 'HELLO WORLD'}

5. 扩展现有功能

5.1 自定义模板

LangChain 提供了丰富的模板功能，我们可以通过自定义模板来扩展问答的能力。

from langchain import PromptTemplate

class CustomTemplate:
    def __init__(self):
        # 定义自己的 Prompt 模板
        self.template = PromptTemplate(template="In {language}, how would you say '{phrase}'?")
    
    def render(self, language, phrase):
        return self.template.render(language=language, phrase=phrase)

# 示例使用
custom_template = CustomTemplate()
rendered_prompt = custom_template.render(language="Spanish", phrase="Hello")
print(rendered_prompt)  # 输出: In Spanish, how would you say 'Hello'?

5.2 集成外部工具

您还可以将 LangChain 与外部工具结合，例如知识库或搜索引擎，以增强其功能。以下是一个简单的集成示例。

import requests

class ExternalToolIntegration:
    def fetch_data(self, query):
        response = requests.get(f"https://api.example.com/search?q={query}")
        return response.json()
    
    def process(self, inputs):
        query = inputs.get("query")
        data = self.fetch_data(query)
        return {"results": data}

# 使用集成工具
tool_integration = ExternalToolIntegration()
results = tool_integration.process({"query": "LangChain"})
print(results)

6. 用户自定义设置

LangChain 允许用户通过配置文件来进行个性化设置。您可以创建一个配置文件并在代码中读取，实现功能的定制化。

6.1 配置文件示例

# config.yaml
language_model:
  provider: "openai"
  api_key: "your_api_key"

6.2 在代码中读取配置

import yaml

def load_config(config_path):
    with open(config_path) as file:
        return yaml.safe_load(file)

config = load_config("config.yaml")
print(config)

7. 结论

通过扩展 LangChain 的功能，您可以构建更具个性化和高效的系统。无论是自定义链、节点、模板，还是与外部工具的集成，LangChain 都为开发者提供了很大的灵活性。在实际开发中，可根据特定需求来设计和实现功能。