大模型开发基础：LangChain基础样例

pip install langchain langchain-core langchain-openai python-dotenv

# DeepSeek API密钥（当前代码使用的）DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key_here
# 如果要使用其他LLM，需要相应的API密钥# OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here# ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key_here# GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key_here# MISTRAL_API_KEY=your_mistral_api_key_here

from langchain_openai import ChatOpenAIfrom dotenv import load_dotenv

# 读取环境变量中的API_KEYload_dotenv()
def agent_example():    # 初始化DeepSeek LLM    llm = ChatOpenAI(        model="deepseek-chat",        api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"),        temperature=0.7,        base_url="https://api.deepseek.com/v1"    )        # 初始化OpenAI LLM    # llm = ChatOpenAI(    #     model="gpt-4",    #     api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),    #     temperature=0.7    # )        # 初始化Anthropic Claude LLM    # llm = ChatAnthropic(    #     model="claude-3-opus-20240229",    #     api_key=os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY"),    #     temperature=0.7    # )        # 初始化Google Gemini LLM    # llm = ChatGoogleGenerativeAI(    #     model="gemini-pro",    #     api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY"),    #     temperature=0.7    # )        # 初始化Mistral LLM    # llm = ChatOpenAI(    #     model="mistral-small-latest",    #     api_key=os.getenv("MISTRAL_API_KEY"),    #     temperature=0.7,    #     base_url="https://api.mistral.ai/v1"    # )    

result = llm.invoke("一句话介绍下上海")print(result.content)
# 回答"上海，国际大都市，东方明珠，经济金融中心。"

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 设定模板template = """    你是一个乐于助人的助手。仅根据以下上下文回答问题。    如果你不知道答案，就说 “我不知道”。    上下文：{context}    问题：{query}    答案：    继续提问"""# PromptTemplate封装prompt_template = PromptTemplate(    input_variables=["context", "query"],template=template)# 自定义变量字段插入context = "Python 是一种解释型、动态类型的高级编程语言。"query = "Python 是怎么分类的？"formatted = prompt_template.format(context=context, query=query)

result = llm.invoke(formatted)print(result.content)
# 回答"""Python 是一种解释型、动态类型的高级编程语言。根据这个上下文，Python 可以被分类为：
1. 解释型语言：Python 代码在运行时被逐行解释执行，不需要编译成机器码。2. 动态类型语言：Python 在运行时检查变量的类型，而不是在编译时。3. 高级编程语言：Python 提供了丰富的库和抽象，使得开发者可以不必处理底层的细节，专注于解决问题本身。
请问您还有其他问题吗？"""

llm_chain = prompt_template | llm

result = llm_chain.invoke({'context': context, 'query':query})print(result.content)

from langchain.chains import LLMChainfrom langchain.chains import SimpleSequentialChain

# Chain A: 翻译成英文chain1 = LLMChain(llm=llm, prompt=PromptTemplate.from_template("翻译成英文: {text}"))
# Chain B: 用英文写一封邮件chain2 = LLMChain(llm=llm, prompt=PromptTemplate.from_template("用这句话写封邮件: {text}"))
# 串联 Chain A -> Chain Bpipeline = SimpleSequentialChain(chains=[chain1, chain2])
# 一句话搞定print(pipeline.invoke({"input": "请帮我告诉老板我今天晚点到"}))
# 回答""" Subject: Urgent: Informing of My Evening DelayDear [Boss's Name],I hope this email finds you well. I am writing to inform you that I will be unavoidably late this evening. Due to [briefly explain the reason for the delay], I am unable to arrive at the office on time. I sincerely apologize for any inconvenience this may cause and appreciate your understanding in this matter.Please help me convey my apologies to the boss. I will make every effort to minimize the delay and will be in touch as soon as I am back in the office.Thank you for your assistance.Best regards,[Your Name]"""

# 提示词模板from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder# Agent构建与执行from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent# Tool工具调用from langchain.tools import Tool

# 写一个工具函数def  get_introduction(topic:  str) ->  str:    """ 获取关于某个主题的详细介绍 """    return  f"这是关于{topic}的详细介绍"
# 将函数封装成Tool，放在tools列表tools = [    Tool(        name="get_introduction",        func=get_introduction,        description="""用于获取关于某个主题的详细介绍"""    )]

# 创建Agent提示模板prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([    ("system",  "你是一个有帮助的助手"),    ("user",  "{input}"),    MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad"),])

agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt)agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)user_input = input("请输入您想查询的主题：")result = agent_executor.invoke({"input": user_input})print(result["output"])

输入：""" 请输入您想查询的主题：LLM """回答："""LLM是“大型语言模型”（Large Language Model）的缩写，它是一种基于人工智能的技术，能够理解和生成人类语言。这类模型通常由数以亿计的参数组成，能够通过大量的文本数据进行训练，从而学会语言的模式和结构。LLM的主要特点包括：1. **强大的语言理解能力**：LLM能够理解复杂的语言结构，包括语法、语义和上下文。2. **文本生成能力**：LLM可以生成连贯、有逻辑的文本，包括文章、对话、代码等。3. **多语言支持**：许多LLM能够处理多种语言，这使得它们在全球化环境中非常有用。4. **持续学习**：LLM可以通过不断学习新的数据来提高其性能。LLM在多个领域都有应用，如自然语言处理、机器翻译、文本摘要、问答系统等。常见的LLM包括GPT-3、BERT、LaMDA等。"""

from langchain_community.tools.tavily_search importTavilySearchResults

tools = [        Tool(                name="get_introduction",                func=get_introduction,                description="""用于获取关于某个主题的详细介绍"""        ),     # 增加新的一行       TavilySearchResults(max_results=3) # 返回3条搜索结果]

输入：""" 请输入您想查询的主题：搜一下今天的日期 """回答："""Invoking:     `tavily_search_results_json` with `{'query': '今天日期'}`[{'title': "日期今天Today'sDate365",   'url': 'http://zh.todaysdate365.com/',   'content': '今天的日期是： 星期一 2025 六月23 .',   'score': 0.79254496 },   ... {'title': '今天的日期',   'url': 'https://todaysdatenow.com/zh-CN/',   'content': '# 今天的日期\n\n',   'score': 0.31624308}]今天的日期是2025年6月23日。"""

TavilySearchResults(max_results=10)

from langchain.memory import ConversationBufferMemory

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([        ("system", "你是一个有帮助的助手"),    # 新增对话历史        MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history"),    ("user", "{input}"),        MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad")])

memory = ConversationBufferMemory(    memory_key="chat_history",     return_messages=True)
# 为agent增加memoryagent_executor = AgentExecutor(    agent=agent,    # 新增memory     memory=memory,     tools=tools,     verbose=True)

user_input = input("请输入您想查询的主题：")result = agent_executor.invoke({"input": user_input})print(result["output"])
# 新增第二次对话user_input = input("请继续提问：")result = agent_executor.invoke({"input": user_input})print(result["output"])

输入：""" 请输入您想查询的主题：怎么快速学习LLM """回答："""快速学习大型语言模型（LLM）需要系统的方法和持续的努力。以下是一些建议：1. **基础知识学习**：   - **数学基础**：熟悉线性代数、概率论和统计学等基础数学知识。   - **编程技能**：掌握至少一种编程语言，如Python，因为它是机器学习领域的主流语言。   - **机器学习基础**：了解机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、强化学习等。2. **理论理解**：   - **深度学习**：深入研究深度学习的基本原理，特别是神经网络和自然语言处理（NLP）。   - **LLM原理**：了解LLM的工作原理，包括预训练、微调、模型架构等。3. **实践操作**：   - **实验**：通过实际操作来加深理解。可以使用TensorFlow、PyTorch等框架进行实验。   - **开源项目**：参与开源项目，如Hugging Face的Transformers库，可以让你更深入地了解LLM。4. **资源学习**：   - **在线课程**：参加在线课程，如Coursera、edX上的NLP和深度学习课程。   - **书籍**：阅读相关书籍，如《深度学习》（Goodfellow et al.）、《自然语言处理综论》（Jurafsky and Martin）等。5. **社区交流**：   - **加入社区**：加入相关的技术社区，如GitHub、Stack Overflow、Reddit等，与其他开发者交流。   - **参加会议**：参加机器学习和NLP相关的会议和研讨会。6. **持续更新**：   - **关注最新研究**：LLM是一个快速发展的领域，需要持续关注最新的研究成果和技术动态。   - **实践与反思**：在实践中不断尝试和反思，总结经验教训。7. **工具和库**：   - **熟悉工具**：熟悉如Jupyter Notebook、Git等工具，以及Hugging Face的Transformers库等。通过上述方法，你可以系统地学习LLM，并在实践中不断提高自己的技能。记住，持续学习和实践是关键。"
二次输入："""请继续提问：关注最新研究有什么方式"""回答："""关注最新研究是保持知识更新和跟进领域前沿的重要方式。以下是一些有效的方法来关注LLM（大型语言模型）和相关领域的最新研究：1. **学术期刊和会议**：   - **订阅期刊**：订阅如《自然》（Nature）、《科学》（Science）、《人工智能》（Artificial Intelligence）、《机器学习》（Journal of Machine Learning Research）等顶级学术期刊。   - **参加会议**：参加国际会议，如NeurIPS、ICML、ACL（Association for Computational Linguistics）、EMNLP（Empirical Methods in Natural Language Processing）等，这些会议通常会发布最新的研究成果。2. **在线平台**：   - **arXiv.org**：这是一个预印本服务器，可以让你免费获取最新的研究论文。   - **Google Scholar**：使用Google Scholar搜索相关主题，可以找到最新的论文和引用。   - **ResearchGate**：一个学术社交网络平台，研究人员可以分享他们的论文和研究成果。3. **社交媒体和论坛**：   - **Twitter**：关注相关领域的专家、研究机构和期刊的官方账号，获取最新的研究动态。   - **Reddit**：加入如r/MachineLearning、r/NLP等Reddit社区，参与讨论和分享。   - **LinkedIn**：关注行业专家和公司的LinkedIn页面，了解他们的最新动态。4. **专业组织和机构**：   - **加入专业组织**：如AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）、IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers）等，这些组织会发布最新的研究信息和会议通知。   - **关注研究机构**：关注如Google AI、Facebook AI Research、DeepMind等顶级研究机构的官方网站和博客。5. **学术会议和研讨会**：   - **在线研讨会**：参加在线研讨会和讲座，许多会议和研讨会现在提供在线观看选项。   - **直播和回放**：观看重要会议的直播或回放，如NeurIPS、ICML的在线直播。6. **学术新闻和博客**：   - **学术新闻网站**：如TechCrunch、Wired、The Verge等，它们经常报道最新的科技和学术研究。   - **专业博客**：阅读如Distill、AI Daily、The Morning Paper等博客，它们会总结和解读最新的研究论文。通过结合上述方法，你可以有效地跟踪LLM和相关领域的最新研究动态。"""

llm = ChatOpenAI(model="deepseek-chat", ...)

prompt_template = PromptTemplate(...)...prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([...])

llm_chain = prompt | llmllm_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt)

tools = [Tool(name="get_introduction", ...)]

memory = ConversationBufferMemory(    memory_key="chat_history",     return_messages=True)