大模型应用的最佳实践Chains, SequentialChain使用示例

本文主要是介绍大模型应用的最佳实践Chains, SequentialChain使用示例，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！

各种chain的介绍

• 串联式编排调用链:SequentialChain

  • 流水线 胶水代码逻辑处理
  • 具备编排逻辑 串行 one by one的调用
  • 上一个chain的输出 作为 下一个chain的输入

• 超长文本的转换 Transform Chain

  • pdf文件处理
  • 提供了套壳的能力 将python处理字符串的能力 套用进来 完成数据的格式化处理

• 实现条件判断的路由链:RouterChain

  • 复杂逻辑 条件判断
  • 组合routerchain 目标链 通过条件判断 选择对应的目标链进行调用

Sequential Chain

串联式调用语言模型（将一个调用的输出作为另一个调用的输入）。

顺序链（Sequential Chain ）允许用户连接多个链并将它们组合成执行特定场景的流水线（Pipeline）。有两种类型的顺序链：

• SimpleSequentialChain：最简单形式的顺序链，每个步骤都具有单一输入/输出，并且一个步骤的输出是下一个步骤的输入。
• SequentialChain：更通用形式的顺序链，允许多个输入/输出。

示例- 使用 SimpleSequentialChain 实现戏剧摘要和评论（单输入/单输出

chain1 定义 synopsis_chain

这是一个 LLMChain，用于根据剧目的标题撰写简介

python
复制代码
# 这是一个 LLMChain，用于根据剧目的标题撰写简介。llm = OpenAI(temperature=0.7, max_tokens=1000)template = """你是一位剧作家。根据戏剧的标题，你的任务是为该标题写一个简介。标题：{title}
剧作家：以下是对上述戏剧的简介："""prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["title"], template=template)
synopsis_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)

chain2 定义review chain

这是一个LLMChain，用于根据剧情简介撰写一篇戏剧评论。

python
复制代码
# 这是一个LLMChain，用于根据剧情简介撰写一篇戏剧评论。
# llm = OpenAI(temperature=0.7, max_tokens=1000)
template = """你是《纽约时报》的戏剧评论家。根据剧情简介，你的工作是为该剧撰写一篇评论。剧情简介：
{synopsis}以下是来自《纽约时报》戏剧评论家对上述剧目的评论："""prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["synopsis"], template=template)
review_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)

SimpleSequentialChain 完整流程图

完整代码示例

ini
复制代码
import os
from langchain_openai import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChainfrom langchain.chains import SimpleSequentialChainapi_key = 'sk-xxx'
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = api_keyserp_api = 'xxx'
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = serp_apillm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0.7, max_tokens=1000)def get_synopsis_chain():# 这是一个 LLMChain，用于根据剧目的标题撰写简介。template = """你是一位剧作家。根据戏剧的标题，你的任务是为该标题写一个简介。标题：{title}剧作家：以下是对上述戏剧的简介："""prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["title"], template=template)synopsis_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)return synopsis_chaindef get_review_chain():# 这是一个LLMChain，用于根据剧情简介撰写一篇戏剧评论。# llm = OpenAI(temperature=0.7, max_tokens=1000)template = """你是《纽约时报》的戏剧评论家。根据剧情简介，你的工作是为该剧撰写一篇评论。剧情简介：{synopsis}以下是来自《纽约时报》戏剧评论家对上述剧目的评论："""prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["synopsis"], template=template)review_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)return review_chaindef main():# 这是一个SimpleSequentialChain，按顺序运行这两个链synopsis_chain = get_synopsis_chain()review_chain = get_review_chain()overall_chain = SimpleSequentialChain(chains=[synopsis_chain, review_chain], verbose=True)review = overall_chain.run("三体人不是无法战胜的")print(review)if __name__ == "__main__":main()

输出内容

示例-使用 SequentialChain 实现戏剧摘要和评论（多输入/多输出)

python
复制代码
import os
from langchain_openai import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChainfrom langchain.chains import SequentialChainapi_key = 'sk-xx'
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = api_keyserp_api = 'xxx'
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = serp_apillm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0.7, max_tokens=1000)def get_synopsis_chain():# # 这是一个 LLMChain，根据剧名和设定的时代来撰写剧情简介。template = """你是一位剧作家。根据戏剧的标题和设定的时代，你的任务是为该标题写一个简介。标题：{title}时代：{era}剧作家：以下是对上述戏剧的简介："""prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["title", "era"], template=template)# output_keysynopsis_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template, output_key="synopsis", verbose=True)return synopsis_chaindef get_review_chain():# 这是一个LLMChain，用于根据剧情简介撰写一篇戏剧评论。template = """你是《纽约时报》的戏剧评论家。根据该剧的剧情简介，你需要撰写一篇关于该剧的评论。剧情简介：{synopsis}来自《纽约时报》戏剧评论家对上述剧目的评价："""prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["synopsis"], template=template)review_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template, output_key="review", verbose=True)return review_chaindef main():# 这是一个SimpleSequentialChain，按顺序运行这两个链synopsis_chain = get_synopsis_chain()review_chain = get_review_chain()m_overall_chain = SequentialChain(chains=[synopsis_chain, review_chain],input_variables=["era", "title"],# Here we return multiple variablesoutput_variables=["synopsis", "review"],verbose=True)result = m_overall_chain({"title":"三体人不是无法战胜的", "era": "二十一世纪的新中国"})print(result)if __name__ == "__main__":main()

输出结果

如何系统的去学习大模型LLM ？

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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