全端 LLM 應用開發-Day29-Langchain 的 chain

15th鐵人賽

大魔術熊貓工程師

2023-10-14 02:14:27

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全端 LLM 應用開發-Day29-Langchain 的 chain

我們目前已經過用了 ConversationalRetrievalChain，但是 Langchain 還有其他很多的 chain。我們今天就來介紹幾個常用的 chain，以及重要的觀念。

Chain 允許我們將多個元件組合在一起，創建一個單一、連貫的應用。我們之前就創建一個 chain，將用戶輸入與 PromptTemplate 格式化，然後將格式化的回應傳遞給 LLM。我們可以組合多個 chain 或將 chain 與其他元件組合在一起來建構出更複雜的 chains。

舉例來說，我們一直在用 ConversationalRetrievalChain ，可以加上一個參數 condense_question_llm，串接上另一個 LLM。請參考下面的程式碼：

qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
    llm=AzureChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-4"),
	retriever=doc_store.as_retriever(),
    condense_question_llm = AzureChatOpenAI(temperature=0, model='gpt-3.5-turbo'),
)

在這個範例中 condense_question_llm 放入比較便宜的模型，會把對話紀錄和問題壓縮成一個問題，再做向量搜尋。搜尋到答案後，再用貴的模型，生成高品質的答案。

LLMChain

這個是 Chain 的最基本型，我們馬上來操作看看。

建立一個 python 檔叫 chains.py，貼上以下的程式碼。


from langchain.chat_models.azure_openai import AzureChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain

OPENAI_API_KEY = "yourkey"
OPENAI_DEPLOYMENT_NAME = "gpt-35-16k"
MODEL_NAME = "gpt-35-turbo-16k"
OPENAI_DEPLOYMENT_ENDPOINT = "https://japanopenai2023ironman.openai.azure.com/"
OPENAI_API_TYPE = "azure"
OPENAI_API_VERSION = "2023-03-15-preview"


def get_llm_chain(prompt):

    llm = AzureChatOpenAI(
        openai_api_key=OPENAI_API_KEY,
        openai_api_base=OPENAI_DEPLOYMENT_ENDPOINT,
        openai_api_type=OPENAI_API_TYPE,
        openai_api_version=OPENAI_API_VERSION,
        deployment_name=OPENAI_DEPLOYMENT_NAME,
        model_name=MODEL_NAME,
        temperature=0
    )
    chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
    return chain


def run_llm_chain():

    prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
        "請幫我寫一首簡單的{song}歌。"
    )
    llm_chain = get_llm_chain(prompt)

    result = llm_chain.run("搖滾")
    print(result)

if __name__ == "__main__":
    run_llm_chain()

在這個範例中，我們就是把 llm_chain 和 prompt 這個元件組合在一起了。

Sequential chain

Chain 常見的操作是對 LLM 進行一系列的呼叫。如果想要將一次呼叫的輸出用作另一次呼叫的輸入時，Sequential chain 特別好用。

主要有兩種類型的Sequential Chain：

SimpleSequentialChain：這是 Sequential Chain 的最簡單形式，其中每一步都有單一的輸入/輸出，且一步的輸出是下一步的輸入。
SequentialChain：這是 Sequential Chain 的更通用形式，允許多個輸入與輸出。

使用 Sequential Chain，開發者可以更加容易地構建一個完整的工作流程，將多個操作串聯起來，讓資訊在整個流程中流動和傳遞。

我們馬上來做一個簡單範例，一樣在剛剛建立的 chains.py 裡操作。


def run_sequential_chain():

    llm = get_llm_model()

    prompt_one = ChatPromptTemplate.from_template(
        "請幫我寫一首簡單的{song}歌。"
    )
    chain_one = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_one, output_key="lyric") # 注意這裡的 output_key

    prompt_two = ChatPromptTemplate.from_template(
        "請幫我把下面這首歌翻譯成{language}：{lyric}"
    )
    chain_two = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_two,
                         output_key="translated_lyric")  

    prompt_three = ChatPromptTemplate.from_template(
        "請幫我把下面這首歌用一句話做摘要：{language}："
    )
    chain_three = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_three,
                           output_key="summary")  
    
    overall_chain = SequentialChain(
        chains=[chain_one, chain_two, chain_three],
        input_variables=["song", "language"],
        output_variables=["lyric", "translated_lyric", "summary"],
        verbose=True
    )

    result = overall_chain({"song": "搖滾", "language": "日文"})
    print(result)

這是一個 SequentialChain，有多個輸入與輸出。我們輸入了 song 和 language 兩個參數。先是產生歌詞，然後分了兩個任務。一個任務是翻譯成我們想要的語言，另一個任務是摘要歌詞。

其他的基本 chain

其他的基本 Chain 還有下面這些，如果你的應用程式需要類似功能，可以參考與使用。

Router Chain：

Router Chai 提供了一種動態選擇下一個 chain 進行操作的方法，根據特定的輸入來決定。例如說我們定義了兩個 prompt，一個專注於物理，另一個專注於數學。

Router chains 主要由兩個組件組成：

RouterChain 本身：負責選擇下一個要調用的 chain 。
destination_chains：RouterChain 可以路由到的 chain 列表。

Transformation Chain

在處理 LLM 或資料流程時，經常需要進行一系列的資料轉換。這就是 Transformation Chain 發揮作用的地方。

Transformation Chain 是一個通用的轉換 chain ，可以幫助開發者在不更改原始資料的情況下，對其進行預處理或格式轉換，並且通常會搭配 Sequential Chain 使用。以下面這段程式碼為例，就是把輸入的文本只取前三段來使用。

def transform_func(inputs: dict):
    text = inputs["text"]
    shortened_text = "\n\n".join(text.split("\n\n")[:3])
    return {"output_text": shortened_text}


transform_chain = TransformChain(
    input_variables=["text"], output_variables=["output_text"], transform=transform_func
)

Chain 的四種型態

就像纏、練、絕、發是念能力的四種型態，在 Langchain 裡的 chain 也有四種型態：Stuff, Refine, Map reduce, 和 Map re-rank。這四種型態，原則上都可以設定到 chain 裡面，只要用 chain_type="map_rerank", 這種方式加入參數即可。

Stuff

Stuff 文件 chain（stuff 有填充意思）是最直接的文件 chain 之一。它接收一串文件列表，將所有文件插入到 prompt 中，並將該提示傳遞給 LLM 進行處理。此型態非常適合於文件小且大多數呼叫只傳入少量文件的應用場景。

Refine

Refine 文件 chain 透過循環輸入文件並迭代更新其答案來建立回應。對於每一個文件，它將所有非文件輸入、當前文件和最新的中間答案一起傳遞給 LLM chain 以獲得新答案。由於 Refine chain 一次只將單一文件傳遞給 LLM，所以它特別適合於需要分析超出模型上下文範圍的多份文件的任務。但此方法的明顯缺點是它會比如 Stuff 文件 chain 進行更多的 LLM 呼叫。