LangChain表达式语言 (LCEL)
The LangChain Expression Language (LCEL) 采用声明式方法,从现有 Runnables 构建新的Runnables。
这意味着您描述的是应该发生什么,而不是如何发生,从而允许 LangChain 优化链的运行时执行。
我们通常将使用 LCEL 创建的 Runnable
称为“链”。重要的是要记住,“链”是 Runnable
,并且它实现了完整的Runnable 接口。
- LCEL 速查表展示了涉及 Runnable 接口和 LCEL 表达式的常见模式。
- 请参阅以下操作指南列表,它们涵盖了使用 LCEL 的常见任务。
- 内置
Runnables
的列表可以在LangChain Core API 参考中找到。其中许多 Runnables 在使用 LCEL 组合 LangChain 中的自定义“链”时非常有用。
LCEL 的优势
LangChain 以多种方式优化使用 LCEL 构建的链的运行时执行
- 优化并行执行:使用 RunnableParallel 并行运行 Runnables,或者使用 Runnable 批处理 API 并行地通过给定链运行多个输入。并行执行可以显著减少延迟,因为处理可以并行完成而不是按顺序进行。
- 保证异步支持:任何使用 LCEL 构建的链都可以使用 Runnable 异步 API 异步运行。这在服务器环境中运行链时非常有用,您希望并发处理大量请求。
- 简化流式传输:LCEL 链可以进行流式传输,从而在链执行时允许增量输出。LangChain 可以优化输出的流式传输,以最大限度地减少首个令牌时间(从聊天模型或大型语言模型输出的第一个块出现所需的时间)。
其他优势包括
- 无缝 LangSmith 追踪 随着您的链变得越来越复杂,了解每个步骤中到底发生了什么变得越来越重要。使用 LCEL,所有步骤都会自动记录到 LangSmith,以实现最大程度的可观察性和可调试性。
- 标准 API:由于所有链都使用 Runnable 接口构建,因此它们可以像任何其他 Runnable 一样使用。
- 可与 LangServe 部署:使用 LCEL 构建的链可以部署用于生产环境。
我应该使用 LCEL 吗?
LCEL 是一个编排解决方案——它允许 LangChain 以优化的方式处理链的运行时执行。
虽然我们看到用户在生产环境中运行包含数百个步骤的链,但我们通常建议将 LCEL 用于更简单的编排任务。当应用程序需要复杂的状态管理、分支、循环或多个代理时,我们建议用户利用LangGraph。
在 LangGraph 中,用户定义图来指定应用程序的流程。这使得用户可以在需要 LCEL 时在单个节点内继续使用 LCEL,同时更容易定义更具可读性和可维护性的复杂编排逻辑。
以下是一些指南
- 如果您只进行一次 LLM 调用,则不需要 LCEL;而是直接调用底层的聊天模型。
- 如果您有一个简单的链(例如,提示 + llm + 解析器,简单的检索设置等),如果您正在利用 LCEL 的优势,那么 LCEL 是一个合理的选择。
- 如果您正在构建一个复杂的链(例如,具有分支、循环、多个代理等),请改用LangGraph。请记住,您始终可以在 LangGraph 中的单个节点内使用 LCEL。
组合原语
LCEL
链是通过将现有 Runnables
组合在一起构建的。两个主要的组合原语是 RunnableSequence 和 RunnableParallel。
许多其他组合原语(例如,RunnableAssign)可以被认为是这两种原语的变体。
您可以在LangChain Core API 参考中找到所有组合原语的列表。
RunnableSequence
RunnableSequence
是一个组合原语,它允许您按顺序“链接”多个 runnable,其中一个 runnable 的输出作为下一个 runnable 的输入。
from langchain_core.runnables import RunnableSequence
chain = RunnableSequence([runnable1, runnable2])
使用某些输入调用 chain
final_output = chain.invoke(some_input)
对应于以下内容
output1 = runnable1.invoke(some_input)
final_output = runnable2.invoke(output1)
runnable1
和 runnable2
是您想要链式连接的任何 Runnable
的占位符。
RunnableParallel
RunnableParallel
是一个组合原语,它允许您并发运行多个 runnable,并为每个 runnable 提供相同的输入。
from langchain_core.runnables import RunnableParallel
chain = RunnableParallel({
"key1": runnable1,
"key2": runnable2,
})
使用某些输入调用 chain
final_output = chain.invoke(some_input)
将产生一个 final_output
字典,其键与输入字典相同,但值替换为相应 runnable 的输出。
{
"key1": runnable1.invoke(some_input),
"key2": runnable2.invoke(some_input),
}
请记住,runnable 是并行执行的,因此虽然结果与上面所示的字典推导式相同,但执行时间要快得多。
RunnableParallel
支持同步和异步执行(所有 Runnables
都支持)。
- 对于同步执行,
RunnableParallel
使用 ThreadPoolExecutor 并发运行 runnable。 - 对于异步执行,
RunnableParallel
使用 asyncio.gather 并发运行 runnable。
组合语法
RunnableSequence
和 RunnableParallel
的用法非常常见,因此我们创建了它们的简写语法。这有助于使代码更具可读性和简洁性。
|
运算符
我们重载了 |
运算符,以从两个 Runnables
创建一个 RunnableSequence
。
chain = runnable1 | runnable2
等同于
chain = RunnableSequence([runnable1, runnable2])
.pipe
方法
如果您对运算符重载有道德上的顾虑,您可以改用 .pipe
方法。这等同于 |
运算符。
chain = runnable1.pipe(runnable2)
强制转换
LCEL 应用自动类型强制转换,以简化链的组合。
如果您不理解类型强制转换,您可以直接使用 RunnableSequence
和 RunnableParallel
类。
这将使代码更冗长,但也会使其更明确。
字典到 RunnableParallel
在 LCEL 表达式中,字典会自动转换为 RunnableParallel
。
例如,以下代码
mapping = {
"key1": runnable1,
"key2": runnable2,
}
chain = mapping | runnable3
它会自动转换为以下内容
chain = RunnableSequence([RunnableParallel(mapping), runnable3])
您必须小心,因为 mapping
字典不是一个 RunnableParallel
对象,它只是一个字典。这意味着以下代码将引发 AttributeError
mapping.invoke(some_input)
函数到 RunnableLambda
在 LCEL 表达式中,函数会自动转换为 RunnableLambda
。
def some_func(x):
return x
chain = some_func | runnable1
它会自动转换为以下内容
chain = RunnableSequence([RunnableLambda(some_func), runnable1])
您必须小心,因为 lambda 函数不是一个 RunnableLambda
对象,它只是一个函数。这意味着以下代码将引发 AttributeError
lambda x: x + 1.invoke(some_input)
传统链
LCEL 旨在提供行为和自定义方面的连贯性,以取代旧的子类化链,例如 LLMChain
和 ConversationalRetrievalChain
。许多这些传统链隐藏了诸如提示之类的关键细节,并且随着各种可行模型的出现,自定义变得越来越重要。
如果您目前正在使用这些传统链之一,请参阅本指南以获取迁移指导。
有关如何使用 LCEL 执行特定任务的指南,请查看相关的操作指南。