如何使用LCEL構建簡單的LLM應用程序？ - 分析Vidhya

本文展示了使用Langchain構建多語言應用程序，將文本從英語翻譯成其他語言，特別是專注於英語到日本的翻譯。它可以指導您創建基本應用程序，並解釋關鍵的蘭班概念和工作流程。

涵蓋的關鍵概念：

該教程涵蓋了幾個至關重要的蘭鏈方面：

1. 大型語言模型（LLM）交互：應用程序直接與LLM（如OpenAI的GPT-4）進行交互以執行翻譯，發送提示並接收翻譯的文本。

2. 提示工程和輸出解析：提示模板用於為動態文本輸入創建靈活的提示。輸出解析器確保正確格式化LLM的響應，並且僅提取翻譯文本。

3. Langchain表達語言（LCEL）： LCEL簡化了將多個步驟（提示創建，LLM呼叫，輸出解析）鏈接到流線型工作流程的過程。

4. 與Langsmith進行調試：教程集成了Langsmith，以監視，跟踪數據流以及調試應用程序的組件。

5. Langserve：Langserve的部署用於部署應用程序作為可云的REST API。

分步指南（簡化）：

該教程提供了詳細的，分步的指南，但這是一個凝結的版本：

1. 安裝庫：安裝必要的Python庫（ langchain ， langchain-openai ， fastapi ， uvicorn ， langserve ）。

2. 設置OpenAI模型：配置OpenAI API密鑰並實例化GPT-4型號。

3. 基本翻譯：使用系統和人類消息演示簡單的翻譯。

4. 輸出解析：引入輸出解析器，僅提取LLM響應中的翻譯文本。

5. 鏈組件：顯示如何使用|將模型和解析器鏈接在一起運算符的工作流程更有效。

6. 提示模板：為動態文本輸入創建一個提示模板，從而使翻譯更加通用。

7. LCEL鏈條：使用LCEL進行完整的翻譯管道，演示及時的模板，模型和解析器。

8. Langsmith的整合：解釋如何啟用Langsmith進行調試和追踪。

9. Langserve部署：引導您使用Langserve將應用程序部署為REST API。

10. 運行服務器和API交互：顯示如何運行Langserve服務器並通過編程部署的API進行交互。

本文以常見問題解答部分結束，介紹了有關蘭班的常見問題，其組件和整體工作流程。該教程為使用Langchain構建更複雜的多語言應用提供了堅實的基礎。

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