了解链

尽管直接与大型语言模型（LLM）API交互能提供精确控制，但你会很快发现，构建涉及多步骤或管理对话的应用需要更具结构化的方式。手动将一个API调用的输出作为下一个调用的输入，处理格式，并记录历史，可能导致代码复杂且难以维护。这就是LangChain等LLM框架中“链”这种机制变得非常重要的地方。

把链想象成一系列操作，旨在完成特定任务，通常涉及一次或多次LLM调用。与其编写单独的代码来格式化提示、调用LLM API，然后解析输出，不如说链将整个工作流程封装成一个单一的、可复用的组件。它以确定的顺序将应用程序的不同构成部分连接起来。

核心思想是连接组件。最简单地说，一个链可能连接：

1. 一个提示模板：格式化输入数据和指令。
2. 一个模型（LLM）：接收格式化的提示并生成响应。
3. 一个输出解析器：将原始LLM响应处理成更易用的格式（如JSON或特定对象类型）。

考虑一个基本任务：总结一段文本。一个简单的链可以自动化此过程：

一个简单链的可视化，它连接了输入、提示模板、LLM调用和一个可选的输出解析器，以产生最终结果。

使用链提供了多种优势：

• 模块化：链中的每个步骤（提示生成、模型调用、解析）都可以被视为一个独立的组件，使整体逻辑更易于理解和管理。
• 可组合性：简单的链可以组合起来创建更复杂的工作流。一个链的输出可以作为另一个链的输入，从而使你能够构建复杂的操作序列。
• 可复用性：一旦定义，一个链就可以在应用程序的不同部分甚至不同项目中复用。
• 抽象性：链隐藏了与API交互、参数 (parameter)处理和响应处理相关的许多样板代码，让你能够专注于应用程序的逻辑。

框架通常提供几种类型的链。最常见的是顺序链，其中组件以线性方式依次执行。例如，你可能有一个链，首先使用LLM从文档中提取关键词，然后使用第二次LLM调用（可能在同一链中或后续链中）根据这些关键词生成博客文章大纲。

这是一个Python代码片段，说明了组件如何在框架中连接（语法仅供说明）：

# 假设已导入PromptTemplate、LLM、OutputParser所需模块并完成设置

# 1. 定义组件
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["product_description"],
    template="Generate three potential marketing taglines for a product with this description: {product_description}"
)

llm = LanguageModel(model_name="text-davinci-003", temperature=0.7) # 示例模型

# 可选：一个解析器，确保输出是字符串列表
# parser = ListOutputParser()

# 2. 创建链（连接组件）
# 简单情况，链定义中没有显式解析器
# 解析可能隐式发生或在chain.run之后发生
tagline_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

# 3. 运行链并提供输入
description = "A durable, eco-friendly water bottle made from recycled materials."
result = tagline_chain.run(description)

# 'result' 将包含LLM生成的标语
print(result)
# 示例输出（会有所不同）：
# 1. Stay Hydrated, Sustainably.
# 2. The Last Bottle You'll Need. Made Right.
# 3. Drink Clean, Live Green.

在这个例子中，LLMChain连接了prompt和llm。当调用tagline_chain.run()时，它首先使用prompt格式化输入description，然后将格式化的提示发送给llm，最后返回LLM的原始文本输出。更高级的链可能显式包含解析器或将多个LLM调用连接在一起。

了解链非常重要，因为它们是许多LLM框架中构建工作流的主要方式。它们让你能够超越简单的单次API调用，开始构建具有更复杂推理 (inference)、数据处理和交互模式的应用程序。随着学习的推进，你将看到链如何作为Agents等更高级结构的基本构成，Agents动态地使用链来决定下一步采取哪些行动。