Các dòng làm việc đơn giản với LCEL
Như chúng ta đã thấy, LCEL cung cấp một cú pháp khai báo cho biên tập các bộ phận ứng dụng LLM sử dụng
toán tử dòng ống. Cách tiếp cận này đơn giản hóa mạnh mẽ xây dựng dòng làm việc so sánh với code lệnh
truyền thống. Hãy xây dựng một joke generator đơn giản để xem LCEL trong thực tế:
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_openai import ChatOpenAI
# Create components
prompt = PromptTemplate.from_template(“Tell me a joke about {topic}”)
llm = ChatOpenAI()
output_parser = StrOutputParser()
# Chain them together using LCEL
chain = prompt | llm | output_parser
# Execute the workflow with a single call
result = chain.invoke({“topic”: “programming”})
print(result)
Cái này sinh ra một programming joke
Why don’t programmers like nature?
It has too many bugs!
Không có LCEL, dòng làm việc tương tự là tương ứng với các lời gọi hàm riêng rẽ với truyền dữ liệu thủ
công:
formatted_prompt = prompt.invoke({“topic”: “programming”})
llm_output = llm.invoke(formatted_prompt)
result = output_parser.invoke(llm_output)
Như bạn có thể thấy, chúng ta đã tách xây dựng xích khỏi thực thi của nó.
Trong các ứng dụng sản xuất, mô hình này trở nên thậm chí giá trị hơn khi xử lí các dòng làm việc phức
tạp với logic rẽ nhánh, xử lí lỗi hay xử lí song song – các chủ đề chúng ta sẽ khám phá trong các học
phần sau.