LangChain入门：16.用RouterChain确定提问意图，精准分类问题

本文主要是介绍LangChain入门：16.用RouterChain确定提问意图，精准分类问题，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在构建智能客服系统时，准确识别并分类用户的问题至关重要。LangChain的RouterChain提供了一种动态选择下一个处理链的机制，根据用户的问题内容，选择最合适的处理模板进行回答。

任务设定

假设我们的鲜花运营智能客服ChatBot需要处理两大类问题：

• 鲜花养护：如保持花的健康、浇水、施肥等。
• 鲜花装饰：如搭配花束、装饰场地等。

我们的目标是根据问题类型，将任务分配给相应的ChatBot A或ChatBot B。

整体框架

RouterChain（路由链）能够根据用户问题动态选择下一个链。它首先使用路由器链确定问题更适合哪个处理模板，然后将问题发送到该处理模板进行回答。如果问题不适合任何已定义的处理模板，它会被发送到默认链。

在这个示例中，我们将使用LLMRouterChain和MultiPromptChain组合实现路由功能。MultiPromptChain会调用LLMRouterChain选择与问题最相关的提示，然后使用该提示回答问题。

具体步骤

1. 构建处理模板：为鲜花护理和鲜花装饰定义两个字符串模板。
2. 初始化语言模型：导入并实例化语言模型。
3. 构建目标链：根据模板构建对应的LLMChain，并存储在一个字典中。
4. 构建LLM路由链：使用提示信息构建路由模板，并创建LLMRouterChain。
5. 构建默认链：准备一个默认链，用于处理不适合任何处理模板的问题。
6. 构建多提示链：使用MultiPromptChain整合路由链、目标链和默认链，形成决策系统。

具体实现

1. 构建提示信息的模板：

   flower_care_template = "你是一个经验丰富的园丁，擅长解答关于养花育花的问题。下面是需要你来回答的问题: {input}"
   flower_deco_template = "你是一位网红插花大师，擅长解答关于鲜花装饰的问题。下面是需要你来回答的问题: {input}"
   prompt_infos = [{"key": "flower_care","description": "适合回答关于鲜花护理的问题","template": flower_care_template},{

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