LangChain补充二：LCEL和Runnable更加方便的创建调用链

https://www.alang.ai/langchain/101/lc05

一：LCEL入门

LangChain 的设计围绕着让 AI 应用开发者能够方便地将多个流程连缀成一个 AI 应用的业务逻辑，包括 Chain 与 Agent。每个流程都被封装成一个 runnable（langchain_core.runnables），包括提示语模板、模型调用、输出解析器、工具调用等。

（一）调用链流程

以下面例子为例：应用逻辑有三个流程：prompt、chatmodel、outputparser。用|来将它们连接成一个调用链。| 的工作逻辑类似于 Linux 里的管道操作符。前一流程的输出被作为下一流程的输入。然后，通过invoke调用chain得到结果

# 用 Pydantic 定义输出的 JSON 格式
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# Define your desired data structure.
class Joke(BaseModel):
    setup: str = Field(description="question to set up a joke")
    punchline: str = Field(description="answer to resolve the joke")
    

chatmodel = ChatOpenAI()

joke_query = "Tell me a joke."

# Set up a parser + inject instructions into the prompt template.
parser = JsonOutputParser(pydantic_object=Joke)

prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
      ("system", "Answer the user query.\n{format_instructions}"),
      ("user", "{query}")
    ])

chain = prompt_template | chatmodel | parser

chain.invoke(
    {"query": joke_query,
     "format_instructions": parser.get_format_instructions()
    })

整体调用链流程图如下：

1.`prompt_template`是一个提示语模板，它接受输入的参数，生成一个 `ChatPromptValue`

2.当 `prompt_value` 被作为 ChatModel 的输入时，它将被转换成一个 `BaseMessage`。然后模型做出预测，在 LangChain 中，它返回的是 `AIMessage`。

3.模型的输出被作为输出解析器的输入，我们这里使用的是`StrOutputParser`，它将 `AIMessage` 解析为 string

（二）chain中各个流程被封装成runnable

1.prompt模板

class BasePromptTemplate(
    RunnableSerializable[Dict, PromptValue], Generic[FormatOutputType], ABC
)
/ \
 |
 |
 |
class BaseChatPromptTemplate(BasePromptTemplate, ABC)
/ \
 |
 |
 |
class ChatPromptTemplate(BaseChatPromptTemplate)

2.模型调用

class BaseLanguageModel(
    RunnableSerializable[LanguageModelInput, LanguageModelOutputVar], ABC
)
/ \
 |
 |
 |
class BaseChatModel(BaseLanguageModel[BaseMessage], ABC)
/ \
 |
 |
 |
class BaseChatOpenAI(BaseChatModel)
/ \
 |
 |
 |
class ChatOpenAI(BaseChatOpenAI)

3.输出解析器

class BaseOutputParser(
    BaseLLMOutputParser, RunnableSerializable[LanguageModelOutput, T]
)
/ \
 |
 |
 |
class BaseTransformOutputParser(BaseOutputParser[T])
/ \
 |
 |
 |
class BaseCumulativeTransformOutputParser(BaseTransformOutputParser[T])
/ \
 |
 |
 |
class JsonOutputParser(BaseCumulativeTransformOutputParser[Any])

其中RunnableSerializable是继承自Runnable：

class RunnableSerializable(Serializable, Runnable[Input, Output]):

所有的runnable类都可以用管道操作符连接起来！

（三）`runnable`原理简析：无非就是重写了“|”方法

在init方法中将传递的列表划分为first、last和middle；在调用steps时，全部返回

重写“｜”方法，将所有的流程放入steps中，执行invoke时，循环调用对应流程的invoke，将当前流程的输出作为下一个流程的输入

二：Runnable入门

从前面简析中，我们可以了解Runnable的大概流程。这里以__or__里面的coerce_to_runnable方法入手，看看它做了什么来引入runnable里面的其他部分：

1.RunnableLike是一个Union集合，可以是里面的所有类型：

Runnable、Callable（传参是[input]列表，输出是Output）、Mapping（Key是字符串，Val是any）；其中Input、Output是任意类型

2.在coerce_to_runnable中判断了参数类型

是Runnable直接返回；
如果是异步生成器函数(定义为async def，函数中包含yield）调用RunnableGenerator；
如果是其他的可回调函数，调用RunnableLambda将之转换为Runnable；
如果是字典类型会调用RunnableParallel，并行运行字典里面的映射（执行value），返回输出的Runnable；注意：虽然RunnableLike表示map传递的value可以是any，但是在RunnableParallel里面还是限制了的，所以我们如果传递字典作为Runnable，那么value需要符合是Runnable、Callable、Map之一才行

（一）LCEL主要组成单元

1.RunnableSequence的概念

其实我们前面看重写_or_方法里面就是调用的RunnableSequence，顺序执行系列流程，前一个的输出作为下一个的输入。使用“|”运算符或通过构造将可运行项列表传递给RunnableSequence

2.RunnableParallel的使用

RunnableParallel并行执行系列流程，为每个流程提供相同的输入。可以通过构造或者使用字典的方式来进行实例化。RunnableParallel原语本质上是一个dict，value是runnables类型的（或可以转换为runnables，如函数-->RunnableLambda）。它并行运行所有的value，每个value都使用RunnableParallel的整体输入（前一个流程的输出）进行调用。最后的返回值是一个dict，每个value的结果都在其相应的key下。

from langchain_core.runnables import RunnableLambda

def add_one(x: int) -> int:
    return x + 1

def mul_two(x: int) -> int:
    return x * 2

def mul_three(x: int) -> int:
    return x * 3

runnable_1 = RunnableLambda(add_one)
runnable_2 = RunnableLambda(mul_two)
runnable_3 = RunnableLambda(mul_three)

sequence = runnable_1 | {  # this dict is coerced to a RunnableParallel
    "mul_two": runnable_2,
    "mul_three": runnable_3,
}
# Or equivalently:
# sequence = runnable_1 | RunnableParallel(
#     {"mul_two": runnable_2, "mul_three": runnable_3}
# )
# Also equivalently:
# sequence = runnable_1 | RunnableParallel(
#     mul_two=runnable_2,
#     mul_three=runnable_3,
# )

sequence.invoke(1)

（二）其他Runnable子类补充

1.RunnableLambda的使用

对比RunnableGenerator来看，RunnableLambda不适合支持流式的处理，下面使用一个将模型输入大小写翻转的例子：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.messages import AIMessage

def parse(ai_message: AIMessage) -> str:
    """Parse the AI message."""
    return ai_message.content.swapcase()

chatmodel = ChatOpenAI()
chain = chatmodel | parse
res = chain.invoke("hello")
print(res)

我们既可以通过前面案例的RunnableLambda进行构造，也可以直接传递func来进行实例化

2.RunnableGenerator的使用（更适合流式的处理）

from typing import Iterable
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.runnables import RunnableGenerator
from langchain_core.messages import AIMessageChunk

def streaming_parse(chunks: Iterable[AIMessageChunk]) -> Iterable[str]:
    for chunk in chunks:
        yield chunk.content.swapcase()

streaming_parse = RunnableGenerator(streaming_parse)
chatmodel = ChatOpenAI()
chain = chatmodel | streaming_parse

for chunk in chain.stream("tell me about yourself in one sentence"):
    print(chunk, end="|", flush=True)

接收Chat model的输出AIMessageChunk迭代器，遍历对每次Chat model的流式返回进行处理，即streaming_parse方法是对每一块chunk进行处理，前面的RunnableLambda的parse方法是对LLM返回的完整数据进行处理。

3.RunnablePassthrough的使用

RunnablePassthrough通常和RunnableParallel一起使用（作为dict的value）；RunnablePassthrough通常用于将输入数据不变的传递：

runnable = {"pass":RunnablePassthrough(),"modify":lambda x:x["num"]+1} | llm | outputParser
runnable.invoke({"num":1})

第一步就是RunnableParallel调用并行执行,对于"pass"其value就是输入，"modify"其value是修改后的，第一步结果是

{'passed': {'num': 1}, 'modified': 2}

补充1：RunnablePassthrough是传递了所有的invoke参数到RunnableParallel的每一个value中，通过python的itemgetter方法，单独获取某一个值即可实现传递单独参数到RunnableParallel的对应value中去

vectorstore = FAISS.from_texts(
    ["harrison worked at kensho"], embedding=OpenAIEmbeddings()
)
retriever = vectorstore.as_retriever()

template = """Answer the question based only on the following context:
{context}

Question: {question}

Answer in the following language: {language}
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)

chain = (
    {
        "context": itemgetter("question") | retriever, #通过question去检索最符合的片段
        "question": itemgetter("question"),
        "language": itemgetter("language"),
    }
    | prompt
    | model
    | StrOutputParser()
)

chain.invoke({"question": "where did harrison work", "language": "italian"})

补充2：RunnablePassthrough可以通过assign静态方法对输入的数据进行修改

runnable = RunnableParallel(
    extra=RunnablePassthrough.assign(mult=lambda x: x["num"] * 3),
    modified=lambda x: x["num"] + 1,
)

runnable.invoke({"num": 1})

相当于对extra的value-->{"num": 1}，新增了一个key：mult，extra的value变为{"num": 1,"mult":3}

（三）用 Graph 形式查看 Chain

我们可以将 Chain 的调用过程打印出来查看。我们使用grandalf库完成这一任务，需先用如下命令安装 pip install grandalf

from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings

vectorstore = FAISS.from_texts(
    ["harrison worked at kensho"], embedding=OpenAIEmbeddings()
)
retriever = vectorstore.as_retriever()
template = """Answer the question based only on the following context:
{context}

Question: {question}
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
model = ChatOpenAI()

retrieval_chain = (
    {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | model
    | StrOutputParser()
)

retrieval_chain.invoke("where did harrison work?")

retrieval_chain.get_graph().print_ascii()

三：Runnable扩展

除了上面的子类之外，作为LCEL最重要的部分，还包括很多其他东西，陆续补充在这里

（一）RunnableWithMessageHistory的使用

RunnableWithMessageHistory包装另一个Runnable并为其管理聊天消息历史；它负责读取和更新聊天消息历史记录。

class Runnable(Generic[Input, Output], ABC)
/ \
 |
 |
 |
class RunnableSerializable(Serializable, Runnable[Input, Output])
/ \
 |
 |
 |
class RunnableBindingBase(RunnableSerializable[Input, Output])
/ \
 |
 |
 |
class RunnableWithMessageHistory(RunnableBindingBase)

具体来说，RunnableWithMessageHistory在将消息传递给Runnable之前加载会话中以前的消息，并在调用Runnable之后将生成的响应保存为消息。RunnableWithMessageHistory还通过用session_id保存每个会话来实现启用多个会话，因此它希望在调用Runnable时在配置中传递session_id，并使用它来查找相关的会话历史记录。

在第五期 LangChain学习中有提及其使用方法，实践中主要如下：

from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory


with_message_history = RunnableWithMessageHistory(
    # 要管理上下文的runnable（chain/agent）
    runnable,  
    # 回调函数，传入session id，返回上文
    get_session_history,  
    # 其他的参数，包括I/O参数，历史上下文参数
    ...  
)

with_message_history.invoke(
    # I/O参数
    {"ability": "math", "input": "What does cosine mean?"},
    # 指定“session_id”的配置，它控制要加载的会话
    config={"configurable": {"session_id": "abc123"}},
)

因此我们只需要考虑两个方面：1.如何去加载、存储历史消息？2.被管理的Runnable是什么，输入/输出有限制吗？

如何去加载、存储历史消息？

构造RunnableWithMessageHistory时，需要传入get_session_history函数，函数接收session_id并返回BaseChatMessageHistory对象。

session_id：对话的标识符，通过不同的session_id我们可以同时维护多个不同的会话

BaseChatMessageHistory：是一个可以加载和保存消息对象的类，通过session_id找到该实例对象，然后调用方法进行会话信息的存储和加载。从第五期 LangChain学习可以看到常用的消息存储方式都是继承至BaseChatMessageHistory

class SQLChatMessageHistory(BaseChatMessageHistory)
class InMemoryChatMessageHistory(BaseChatMessageHistory, BaseModel)

要实现我们自定义的BaseChatMessageHistory，前文也有提及：

class InMemoryHistory(BaseChatMessageHistory, BaseModel):
    messages: List[BaseMessage] = Field(default_factory=list)

    def add_messages(self, messages: List[BaseMessage]) -> None:
        self.messages.extend(messages)
        print("-------------------")
        print(self.messages)
        print("-------------------")

    def clear(self) -> None:
        self.messages = []

#这里全局变量来存储聊天消息历史记录
store = {}

被管理的Runnable是什么，Runnable的输入/输出有限制吗（不要太在意）

RunnableWithMessageHistory只能包装某些类型的Runnables，这些Runnable一般为下面的类型

对于输入，需要是下面之一（方便存储）：

一系列的BaseMessages
一个字典，其中一个key对应的value是一系列的BaseMessages
一个字典，其中一个key对应的value是最新字符串消息/一系列的BaseMessages，另一个单独的key携带历史消息

就是有输入就行呗🤔
chain.invoke("hi")
chain.invoke({"input":"hi"})
chain.invoke({"input":"hi","history":""})

对于输出，也必须是下面之一（方便存储）：

可以被视为AIMessage内容的字符串
一系列的BaseMessages
一个字典，其中一个key对应的value是一系列的BaseMessages

一般大模型返回的不都是AIMessage嘛，是指后处理嘛

（二）RunnableConfig为Runnable存在的配置项类

在前文中很多地方都有使用到，例如：

with_message_history.invoke(
    # I/O参数
    {"ability": "math", "input": "What does cosine mean?"},
    # 指定“session_id”的配置，它控制要加载的会话
    config={"configurable": {"session_id": "abc123"}},
)

RunnableConfig类主要包括以下属性：

class RunnableConfig(TypedDict, total=False):
    tags: List[str]    
    metadata: Dict[str, Any]
    callbacks: Callbacks
    run_name: str
    max_concurrency: Optional[int]
    recursion_limit: int
    configurable: Dict[str, Any]
    run_id: Optional[uuid.UUID]

configurable：是使用最多的属性，可以传递runnable调用时需要用到的参数

posted @ 2024-07-18 10:50 山上有风景阅读(222) 评论(0) 编辑收藏举报

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（一）调用链流程

1.`prompt_template`是一个提示语模板，它接受输入的参数，生成一个 `ChatPromptValue`

2.当 `prompt_value` 被作为 ChatModel 的输入时，它将被转换成一个 `BaseMessage`。然后模型做出预测，在 LangChain 中，它返回的是 `AIMessage`。

3.模型的输出被作为输出解析器的输入，我们这里使用的是`StrOutputParser`，它将 `AIMessage` 解析为 string

（二）chain中各个流程被封装成runnable

1.prompt模板

2.模型调用

3.输出解析器

（三）`runnable`原理简析：无非就是重写了“|”方法

在init方法中将传递的列表划分为first、last和middle；在调用steps时，全部返回

重写“｜”方法，将所有的流程放入steps中，执行invoke时，循环调用对应流程的invoke，将当前流程的输出作为下一个流程的输入

二：Runnable入门

1.RunnableLike是一个Union集合，可以是里面的所有类型：

2.在coerce_to_runnable中判断了参数类型

（一）LCEL主要组成单元

1.RunnableSequence的概念

2.RunnableParallel的使用

（二）其他Runnable子类补充

1.RunnableLambda的使用

2.RunnableGenerator的使用（更适合流式的处理）

3.RunnablePassthrough的使用

补充1：RunnablePassthrough是传递了所有的invoke参数到RunnableParallel的每一个value中，通过python的itemgetter方法，单独获取某一个值即可实现传递单独参数到RunnableParallel的对应value中去

补充2：RunnablePassthrough可以通过assign静态方法对输入的数据进行修改

（三）用 Graph 形式查看 Chain

三：Runnable扩展

（一）RunnableWithMessageHistory的使用

RunnableWithMessageHistory包装另一个Runnable并为其管理聊天消息历史；它负责读取和更新聊天消息历史记录。

如何去加载、存储历史消息？

被管理的Runnable是什么，Runnable的输入/输出有限制吗（不要太在意）

（二）RunnableConfig为Runnable存在的配置项类

configurable：是使用最多的属性，可以传递runnable调用时需要用到的参数

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（一）调用链流程

1.prompt_template是一个提示语模板，它接受输入的参数，生成一个 ChatPromptValue

2.当 prompt_value 被作为 ChatModel 的输入时，它将被转换成一个 BaseMessage。然后模型做出预测，在 LangChain 中，它返回的是 AIMessage。

3.模型的输出被作为输出解析器的输入，我们这里使用的是StrOutputParser，它将 AIMessage 解析为 string

（二）chain中各个流程被封装成runnable

1.prompt模板

2.模型调用

3.输出解析器

（三）runnable原理简析：无非就是重写了“|”方法

在init方法中将传递的列表划分为first、last和middle；在调用steps时，全部返回

重写“｜”方法，将所有的流程放入steps中，执行invoke时，循环调用对应流程的invoke，将当前流程的输出作为下一个流程的输入

二：Runnable入门

1.RunnableLike是一个Union集合，可以是里面的所有类型：

2.在coerce_to_runnable中判断了参数类型

（一）LCEL主要组成单元

1.RunnableSequence的概念

2.RunnableParallel的使用

（二）其他Runnable子类补充

1.RunnableLambda的使用

2.RunnableGenerator的使用（更适合流式的处理）

3.RunnablePassthrough的使用

补充1：RunnablePassthrough是传递了所有的invoke参数到RunnableParallel的每一个value中，通过python的itemgetter方法，单独获取某一个值即可实现传递单独参数到RunnableParallel的对应value中去

补充2：RunnablePassthrough可以通过assign静态方法对输入的数据进行修改

（三）用 Graph 形式查看 Chain

三：Runnable扩展

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2.当 `prompt_value` 被作为 ChatModel 的输入时，它将被转换成一个 `BaseMessage`。然后模型做出预测，在 LangChain 中，它返回的是 `AIMessage`。

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