9 基本语法和结构

在上一篇中，我们介绍了如何安装和配置 LangChain 以及项目的基本结构。本篇将深入探索 LangChain 的基本语法和结构，以便为你在下一篇中编写你的第一个 LangChain 程序打下基础。

LangChain 的基本概念

LangChain 是一个用于构建与语言模型交互的框架，它提供了许多工具和组件，使得开发者能够轻松高效地构建强大的自然语言处理应用。以下是一些核心概念：

• Chain：链是 LangChain 的核心构建块，它结合了不同的操作或组件，可以按顺序执行一系列任务。
• Prompt：提示是指引语言模型生成文本的指令，可以是简单的指令，也可以是复杂的模板。
• **LLM (Language Model)**：语言模型是进行文本生成或理解的基础，LangChain 支持多种语言模型。
• Agent：代理是一种能够动态决策并选择合适工具以完成任务的组件。

基本语法

在使用 LangChain 时，你会频繁接触到以下几种基本语法结构：

1. 导入库和模块

首先，你需要导入 LangChain 的基本模块，以下是一个例子：

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import SimpleChain

这里我们导入了 OpenAI 的语言模型、提示模板以及简单链。

2. 创建提示模板

使用 PromptTemplate 可以创建一个可以重复使用的提示模板。例如：

prompt_template = PromptTemplate(
    input_variables=["name"],
    template="Hello, {name}! How can I assist you today?"
)

在这个例子中，我们定义了一个模板，它会插入一个变量 name。

3. 定义链

使用 SimpleChain 可以定义一个简单的处理流程。例如，如果我们要定义一个链，把提示发送给模型并获取响应：

llm = OpenAI(temperature=0.5)  # 创建一个温度为0.5的语言模型实例
simple_chain = SimpleChain(llm=llm, prompt=prompt_template)

这里我们创建了一个链，使用了刚才定义的提示模板和语言模型。

4. 执行链

完成链的定义后，你可以通过调用链的 run 方法来执行它：

response = simple_chain.run({"name": "Alice"})
print(response)

在这个示例中，我们传递了一个字典包含了 name 的值为 Alice，语言模型生成的响应将会被打印出来。

结构理解

LangChain 的结构可以使你易于理解和扩展。一般来说，一个 LangChain 程序结构如下：

1. 配置和初始化：导入所需模块，初始化模型和链的结构。
2. 提示和输入处理：使用 PromptTemplate 生成提示，接受用户输入。
3. 执行链：通过调用链的 run 方法，执行预定义操作。
4. 输出处理：处理和输出生成结果。

总结

本文介绍了 LangChain 的基本语法和结构，包括如何导入库、创建提示模板、定义和执行链等基本操作。这些知识将为你在下一篇中编写你的第一个 LangChain 程序奠定坚实的基础。掌握这些概念后，你将能更自信地使用 LangChain 来构建各种自然语言处理应用。

在接下来的教程中，我们将结合具体案例，引导你创建第一个 LangChain 程序。敬请期待！