顺序链

使用 LangChain 开发 LLM 应用

Jonathan Bennion

AI Engineer & LangChain Contributor

 

一个 AI 旅行指南。

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有人向 AI 旅行指南询问巴黎的活动。

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AI 为此人提供多项巴黎活动建议。

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此人告知 AI 想去卢浮宫与凯旋门。

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AI 旅行指南为所选活动生成行程。

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此旅行行程工作流是顺序问题的示例。

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顺序链

  • 输出 → 输入
destination_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["destination"],
    template="I am planning a trip to {destination}. Can you suggest some activities to do there?"
)

activities_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["activities"],
    template="I only have one day, so can you create an itinerary from your top three activities: {activities}."
)


llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", api_key=openai_api_key)


seq_chain = ({"activities": destination_prompt | llm | StrOutputParser()}

    | activities_prompt
    | llm
    | StrOutputParser())
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print(seq_chain.invoke({"destination": "Rome"}))

- 上午：
1. 早起参观斗兽场，可参加导览了解其历史与意义。
2. 之后前往罗马广场与帕拉蒂诺山，继续探索古罗马遗迹。

- 午餐：
3. 在历史中心附近的餐馆享用意式午餐。

- 下午：
4. 参观梵蒂冈城：圣彼得大教堂、梵蒂冈博物馆与西斯廷礼拜堂。
5. 漫步罗马街头，打卡万神殿、特雷维喷泉与纳沃纳广场等地标。
- 晚上：

6. 在公园放松，如波各赛庄园或橙园，远离喧嚣。
7. 在本地餐馆悠闲用晚餐，继续品尝意式美食与冰淇淋。
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Passons à la pratique !

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