LangChain 怎麼玩？入門教學篇
Posted on Feb 2, 2024 in LangChain , Python 程式設計 - 高階 by Amo Chen ‐ 5 min read
AI 時代，打不贏就加入它！
所以個人認為學會 LangChain 之類的框架，在未來可能會是每個程式設計師不可或缺的技術，也就是說除了寫程式之外，你可能還需要用 LangChain 之類的框架做出適合自己的工具，幫助提升效率與生產力，藉此增加自身的職場優勢。
本文將介紹 LangChain 結合 llama 語言模型如何使用的入門教學。
p.s. 使用開源語言模型的 llama 的好處在於不用付費，輸出品質也有一定保證
本文環境
$ pip install langchain
本文需要 Ollama 指令與 Meta 公司提供的 llama2 模型(model)，ollama 指令請至 Ollama 官方頁面下載安裝，安裝完成之後即可執行指令安裝 llama2 模型，其安裝指令如下：
$ ollama run llama2
p.s. 執行上述模型需要至少 8GB 記憶體， 3.8G 硬碟空間
LangChain 簡介
LangChain 是 1 套專門用來開發語言模型(Language Model)相關應用的框架(framework), 簡單來說可以讓開發者整合不同的語言模型，開發像 ChatGPT, 聊天機器人、數位助理等等應用程式。
相信很多人對 LangChain 這個名字感到疑惑。
先介紹 Lang 的部分， Lang 代表 Language Model, 也是呼應 LangChain 專門用以開發語言模型相關應用的用途。
Chain 的部分則是 LangChain 的功能，它將大語言模型的應用視為 1 個 Chain, 舉 ChatGPT 聊天應用為例，它至少需要結合提示詞(prompt)與 1 個大語言模型，過程很像是把提示詞丟給大語言模型處理，例如：
提示詞："你是資深 Python 工程師，請幫我寫出 1 個 Python Hello World 範例"
⭣⭣
大語言模型
這樣的組合行為在 LangChain 被抽象化為 1 個 Chain, 程式碼片段如下：
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
llm = ChatOpenAI(openai_api_key="...略...")
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "你是資深 Python 工程師"),
("user", "請幫我寫出 1 個 Python Hello World 範例")
])
chain = prompt | llm
上述範例中的 prompt | llm 就是 1 個最簡單的 Chain, 所以開發 LangChain 應用其實多半是在組合/處理 Chain 的工作，讓 Chain 能夠藉由語言模型的力量提供服務。噢，這個組合方式稱為 LCEL, LangChain Expression Language 。
目前 LangChain 包含多個部份：
- LangChain Libraries LangChain 相關的功能與 API 等等，支援 Python 與 JavaScript
- LangChain Templates 一些常見的 LangChain 樣板(templates)集合，讓開發者可以套用，省去重新開發的成本
- LangServe 可以將 LangChain 的 chain 開發成 REST API 的部件
- LangSmith 可以讓開發者對語言模型進行測試、評估、除錯、監控等行為的 1 個平台
本文將會著重在 LangChain Libraries 的部分。
牛刀小試 — 問候、聊天
對 LangChain 有基本認識之後，接著進行第 1 個範例，讓我們跟語言模型聊天吧！
以下是第 1 個範例，該程式碼以簡單一句問候 Hi, how are you today? 與語言模型 Ollama 進行互動：
from langchain_community.llms import Ollama
llm = Ollama(model='llama2')
print(llm.invoke('Hi, how are you today?'))
上述程式執行之後，很高機率會回應類似以下結果：
I'm just an AI, I don't have emotions or feelings, so I can't really experience the world in the same way that humans do. However, I'm here to help answer any questions you may have or provide assistance with any tasks you may have, so feel free to ask me anything!
意思是「我是 AI, 我沒有任何情緒與感覺，我無法與人類般體驗世界。不過，我還是能夠回答你的任何問題與提供幫助，歡迎問我任何問題。」
簡單 3 行程式碼，就能夠與語言模型進行互動，足見 LangChain 很容易使用。
這 3 行程式碼主要是 import Ollama 模組，並利用 Ollama 模組載入 llama2 語言模型，最後使用語言模型的 invoke() 方法，傳入我們想與之互動的字串，最後將結果列印出來。
變成 Chain 吧！
學習 LangChain 最重要的就是將語言模型的操作變成 Chain 。
Chain 的組合需要使用 | 運算子，跟 Linux 指令的管道(pipe)符號很像，都是將前 1 個指令的結果透過管道傳給下 1 個指令的作用。
因此最簡單的 Chain 是以下形式：
chain = prompt | llm
接下來，我們將第 1 個範例轉為 Chain 形式：
from langchain_community.llms import Ollama
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
llm = Ollama(model='llama2')
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("user", "{input}"),
])
chain = prompt | llm
print(chain.invoke({"input": "Hi, how are you today?"}))
上述範例與第 1 個範例最大的不同，是我們使用 langchain_core.prompts 模組中的 ChatPromptTemplate 定義 prompt, 這組 prompt 只接受 1 個使用者輸入的參數 {input} (input 可以隨喜好命名，此處是 Python format string 的用法，如果不了解的話請參考 制霸 Python f-string 各種格式使用方法)，接著我們將 prompt 與 llm 透過 | 運算子組合成 chain ，最後透過 chain 的 invoke 方法，將 input 參數代入。
上述範例的執行結果如下，眼尖的人應該會發現多出 Assistant: 字串：
Assistant: Hello! I'm just an AI, I don't have feelings or emotions like humans do, so I can't really experience the world in the same way that you do. However, I'm here to help you with any questions or tasks you may have, so feel free to ask me anything!
很多時候，我們可能需要對語言模型的輸出做額外的格式處理，例如去掉 Assistant: 或者轉為其他格式等等，這個也能夠透過在 Chain 的尾端加入處理輸出的方式達成：
chain = prompt | llm | <處理輸出的程式>
<處理輸出的程式> 在 LangChain 稱為 output parser, 同時 LangChain 也有內建 1 個 class 稱為 StrOutputParser 可以使用(更多模組請參考 langchain_core.output_parsers )，因此可以透過繼承的方式做客製化的輸出處理，最簡單的客製化的程式碼如下所示：
class MyOutputParser(StrOutputParser):
def parse(self, text):
return text.replace('Assistant:', '')
上述範例透過 override parse() 方法，達到去掉 Assistant: 字串的目的。
p.s. LangChain 的 output parser 也有支援 async IO, 有興趣的話可以翻閱文件
接著，只要把上述的 output parser 串在 chain 的尾端即可：
from langchain_community.llms import Ollama
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
class MyOutputParser(StrOutputParser):
def parse(self, text):
return text.replace('Assistant: ', '')
output_parser = MyOutputParser()
llm = Ollama(model='llama2')
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("user", "{input}"),
])
chain = prompt | llm | output_parser
print(chain.invoke({"input": "Hi, how are you today?"}))
上述的執行結果會發現 Assistant: 不見了：
Hello! I'm just an AI, I don't have feelings or emotions like humans do, so I can't really experience the world in the same way that you do. However, I'm here to help you with any questions or tasks you may have, so feel free to ask me anything!
目前為止，大家應該能夠稍微體會到 LangChain 的力量。
賦予語言模型系統指令
學會 Chain 的用法之後，就可以為語言模型做些加值應用，例如賦予它系統指令，例如請它扮演 1 個具有 SEO 知識的專業寫手，幫助我們寫一些文章。
要賦予它系統指令，就需要在 prompt 著手，加上系統指令，系統指令的格式為：
("system", "系統指令")
以剛剛的 SEO 專業寫手為例，系統指令可以寫成：
("system", "You are a content manager with extensive SEO knowledge. Your task is to write an article based on a given title.")
接著，將系統指令放到 prompt 中：
from langchain_community.llms import Ollama
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
class MyOutputParser(StrOutputParser):
def parse(self, text):
return text.replace('Assistant:', '')
output_parser = MyOutputParser()
llm = Ollama(model='llama2')
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "You are a content manager with extensive SEO knowledge. Your task is to write an article based on a given title."),
("user", "{input}"),
])
chain = prompt | llm | output_parser
print(chain.invoke({"input": "How does software change the world?"}))
上述範例執行結果會產生 1 篇英文文章（執行時間可能會有點久），就不特地將結果放在文章中。
至此，你已經學會使用系統指令，可以開始打造適合自己的工具了！
總結
截至目前為止，本文的內容讓大家認識 LangChain 的大致樣貌，並且學會如何使用 LangChain 以及組合出 Chain 跟使用系統指令，各位現在應該都有能力能夠做出僅供自己使用的 AI 工具。
礙於篇幅太長容易消化不良，所以本系列文章將拆成多篇進行！後續將介紹更多、更完整的 AI 應用與 LangChain 功能！
以上！
Enjoy!
References
https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction