LangChain 数据验证与清理
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LangChain 数据验证与清理

在使用 LangChain 构建应用时，数据验证和清理是确保输入数据质量的重要步骤。本节将详细介绍如何在 LangChain 中进行数据验证和清理，提供相应的代码示例。

1. 数据验证的必要性

数据验证的目的是确保程序处理的数据是有效的、符合预期的。这可以帮助避免运行时错误和逻辑错误。验证可以进行多种形式，如类型检查、范围检查、结构检查等。

2. LangChain 中的数据验证

在 LangChain 中，你可以利用 Schema 来定义数据的结构和类型。下面是一个示例，展示如何使用 Schema 进行数据验证。

2.1 示例代码

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from langchain.schema import Schema, Field

# 定义一个数据模式
class UserSchema(Schema):
    name = Field(str, required=True)
    age = Field(int, required=True, gt=0, lt=120)  # 年龄必须大于0小于120
    email = Field(str, required=True)

# 示例输入数据
input_data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "email": "alice@example.com"
}

# 验证数据
try:
    user = UserSchema(**input_data)
    print("数据验证成功:", user)
except ValueError as e:
    print("数据验证失败:", e)

在上述代码中，定义了一个 UserSchema 来验证用户数据。

  • name: 必须是字符串
  • age: 必须是整数且在1到119之间
  • email: 必须是字符串

如果输入数据不符合这些要求，将抛出 ValueError。

3. 数据清理

在进行数据处理之前，可能需要对输入数据进行清理。常见的清理操作包括去除空格、统一数据格式等。

3.1 数据清理示例

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def clean_data(data):
    # 去除名字两端的空格
    data["name"] = data["name"].strip()
    
    # 确保邮箱小写
    data["email"] = data["email"].lower()
    
    return data

# 清理输入数据
cleaned_data = clean_data(input_data)
print("清理后的数据:", cleaned_data)

在这个例子中，定义了一个 clean_data 函数，用于对输入数据进行清理。该函数会去除 name 字段两端的空格并将 email 字段转换为小写。

4. 结合数据验证与清理

将数据验证和清理过程结合起来，是确保数据质量的关键环节。

4.1 综合示例

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def process_user_data(input_data):
    # 清理数据
    cleaned_data = clean_data(input_data)
    
    # 验证清理后的数据
    try:
        user = UserSchema(**cleaned_data)
        print("数据验证成功:", user)
        return user
    except ValueError as e:
        print("数据验证失败:", e)

# 处理用户数据
process_user_data(input_data)

在 process_user_data 函数中，首先调用 clean_data 函数清理输入数据，然后使用 UserSchema 验证清理后的数据。这种方法保证了数据在使用前具备良好的质量。

5. 总结

在 LangChain 中，通过使用 Schema 进行数据验证和写自定义的清理函数，可以有效地保证数据质量。确保输入数据的格式和内容符合预期，将极大提高系统的稳定性和可靠性。在实际应用中，推荐在数据接收的每一步都进行验证与清理操作，以确保数据的准确性和一致性。

LangChain小节多步链的创建
发表更新AI / LangChain5 分钟读完 (大约779个字)

LangChain小节多步链的创建

在本节中，我们将详细探讨如何使用LangChain创建一个小节多步链。LangChain是一个强大的框架，能够使我们将多个组件组合在一起以实现复杂的任务处理。

什么是多步链？

多步链是指将多个操作或步骤连接在一起，使得数据在这些步骤之间流动。比如，首先获取输入，然后进行处理，最后输出结果。

创建小节多步链的步骤

下面我们将从头开始构建一个简单的小节多步链。

1. 安装LangChain

如果你尚未安装LangChain，可以使用以下命令进行安装：

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pip install langchain

2. 导入必要的库

在我们的Python代码中，我们需要导入LangChain的相关模块。

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from langchain.chains import LLMChain, SimpleSequentialChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.llms import OpenAI

3. 定义提示模板

提示模板用于指导语言模型生成所需的输出。我们首先定义两个不同的提示模板。

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# 第一部分提示模板
template_part1 = PromptTemplate(
    input_variables=["input_text"],
    template="请对以下内容进行总结：{input_text}"
)

# 第二部分提示模板
template_part2 = PromptTemplate(
    input_variables=["summary"],
    template="根据以下总结，生成一个报告：{summary}"
)

4. 创建LLM对象

我们需要实例化一个语言模型对象，这里以OpenAI的模型为例。

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llm = OpenAI(temperature=0.7)

5. 创建链条

接下来，我们将创建两个独立的链条，分别用于处理我们的提示模板，并将它们连接成一个小节多步链。

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# 创建第一个链条
chain_part1 = LLMChain(llm=llm, prompt=template_part1)

# 创建第二个链条
chain_part2 = LLMChain(llm=llm, prompt=template_part2)

# 将两个链条连接成一个多步链
multi_step_chain = SimpleSequentialChain(chains=[chain_part1, chain_part2])

6. 运行多步链

我们可以使用输入文本来运行这个小节多步链。接下来我们将演示如何执行它。

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# 输入文本
input_text = "LangChain是一个用于构建应用程序的框架，它将语言模型与应用程序的逻辑相结合。"

# 运行多步链
result = multi_step_chain.run(input_text)
print(result)

7. 输出解释

在运行该代码后，result将会是生成的最终报告。通过小节多步链的处理过程，我们可以从原始输入中提取关键信息，并以更合适的格式生成报告。

总结

通过上述步骤，我们创建了一个基本的小节多步链。这个链条包含了两个步骤，分别对输入文本进行总结，并基于总结生成一个报告。你可以根据需要调整提示模板和链条的设置，以适应不同的任务。

这个简单的示例展示了LangChain在处理复杂任务时的灵活性和强大功能。你可以在此基础上构建更复杂的多步链以满足实际需求。

小节条件链和循环链
发表更新AI / LangChain6 分钟读完 (大约869个字)

小节条件链和循环链

一、小节条件链

小节条件链（Conditional Chains）允许你根据给定的条件选择不同的执行路径。这在处理复杂的聊天逻辑或决策树时非常有用。

1. 理解条件链

条件链是一种流程控制结构，能够在多个部分中根据特定条件选择执行的代码块。在LangChain中，你可以实现条件链来处理用户输入并根据结果提供不同的响应。

2. 条件链的基本结构

条件链通常由以下几个部分组成：

  • 条件判断：用来判断当前的状态或输入值。
  • 执行路径：当条件为真时执行的具体代码或链。
  • 默认路径：当所有条件均不满足时执行的代码或链。

3. 示例代码

以下是一个简单的条件链示例，它根据用户的输入给出不同的响应：

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from langchain import LangChain, Message, Chain

# 创建一个 LangChain 实例
chain = LangChain()

# 定义条件链
@chain.condition_chain
def user_input_response(user_input: str):
    if user_input == "你好":
        return Message(text="你好！很高兴见到你！")
    elif user_input == "你是谁":
        return Message(text="我是一个AI助手。")
    else:
        return Message(text="抱歉，我不太明白你说的。")

# 运行条件链
response = user_input_response("你好")
print(response.text)  # 输出：你好！很高兴见到你！

4. 总结

小节条件链十分灵活，能够根据用户的不同输入提供相应的输出。在设计精细的交流逻辑时，条件链是必不可少的工具。

二、循环链

循环链（Loop Chains）允许你根据特定条件重复执行某段代码，直到满足退出条件。它可以用于处理需要多次计算或交互的场景。

1. 理解循环链

循环链是一种流程控制结构，它使得某一段代码能够重复执行，直到外部条件改变。在LangChain中，可以在处理需要反复询问用户的情况下使用循环链。

2. 循环链的基本结构

循环链的主要组成部分包括：

  • 循环条件：判断何时继续循环的条件。
  • 循环体：在每次迭代中执行的代码块。
  • 终止条件：满足某一条件后结束循环。

3. 示例代码

以下是一个简单的循环链示例，它不断询问用户的名字，直到用户提供有效的响应：

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from langchain import LangChain, Message, Chain

# 创建一个 LangChain 实例
chain = LangChain()

# 定义循环链
@chain.loop_chain
def ask_for_name():
    while True:
        user_input = input("请输入你的名字：")
        if user_input.strip():
            return Message(text=f"你好，{user_input}！")
        else:
            print("名字不能为空，请重新输入。")

# 运行循环链
response = ask_for_name()
print(response.text)  # 输出格式：你好，张三！

4. 总结

循环链为处理多次交互提供了极大的便利。在用户需要多次参与的场景下，循环链能够帮助你保持程序流畅并确保获得有效的信息。

通过学习小节条件链和循环链，你可以构建更加复杂和响应灵活的对话系统。希望以上内容能够帮助你更好地理解和应用LangChain中的这些功能！

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