如何使用LCEL构建简单的LLM应用程序？ - 分析Vidhya

本文展示了使用Langchain构建多语言应用程序，将文本从英语翻译成其他语言，特别是专注于英语到日本的翻译。它可以指导您创建基本应用程序，并解释关键的兰班概念和工作流程。

涵盖的关键概念：

该教程涵盖了几个至关重要的兰链方面：

1. 大型语言模型（LLM）交互：应用程序直接与LLM（如OpenAI的GPT-4）进行交互以执行翻译，发送提示并接收翻译的文本。

2. 提示工程和输出解析：提示模板用于为动态文本输入创建灵活的提示。输出解析器确保正确格式化LLM的响应，并且仅提取翻译文本。

3. Langchain表达语言（LCEL）： LCEL简化了将多个步骤（提示创建，LLM呼叫，输出解析）链接到流线型工作流程的过程。

4. 与Langsmith进行调试：教程集成了Langsmith，以监视，跟踪数据流以及调试应用程序的组件。

5. Langserve：Langserve的部署用于部署应用程序作为可云的REST API。

分步指南（简化）：

该教程提供了详细的，分步的指南，但这是一个凝结的版本：

1. 安装库：安装必要的Python库（ langchain ， langchain-openai ， fastapi ， uvicorn ， langserve ）。

2. 设置OpenAI模型：配置OpenAI API密钥并实例化GPT-4型号。

3. 基本翻译：使用系统和人类消息演示简单的翻译。

4. 输出解析：引入输出解析器，仅提取LLM响应中的翻译文本。

5. 链组件：显示如何使用|将模型和解析器链接在一起运算符的工作流程更有效。

6. 提示模板：为动态文本输入创建一个提示模板，从而使翻译更加通用。

7. LCEL链条：使用LCEL进行完整的翻译管道，演示及时的模板，模型和解析器。

8. Langsmith的整合：解释如何启用Langsmith进行调试和追踪。

9. Langserve部署：引导您使用Langserve将应用程序部署为REST API。

10. 运行服务器和API交互：显示如何运行Langserve服务器并通过编程部署的API进行交互。

本文以常见问题解答部分结束，介绍了有关兰班的常见问题，其组件和整体工作流程。该教程为使用Langchain构建更复杂的多语言应用提供了坚实的基础。

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