3. 调用LangChain

不止是调用 API：LangChain 如何串联起 LLM 的“大脑”与“外部世界”

• 痛点切入： 纯粹调用 LLM API（如 OpenAI、Gemini）虽然强大，但难以实现复杂逻辑、记忆、与外部数据的交互，以及工具使用。
• LangChain 的定位： LangChain 框架正是为了解决这些“集成”与“编排”的挑战而生。它不是一个新的模型，而是一个**“胶水层”，一个“操作系统”**，用于高效地将大模型的核心能力（推理）与其他组件（数据、工具、记忆）连接起来。

3.1 LangChain 的六大模块

LangChain 六个核心模块，是其“编排”能力的基石：

3.2 代码应用示例

3.2.1 简单调用

注意这里我们将参数加入到提示词之中，这样便于我们修改。

具体代码如下，供大家参考

from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.output_parsers import CommaSeparatedListOutputParser
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 定义模板
template = """
列出 {country} 的10个重大节日名称。
"""

# PromptTemplate 正确写法
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

# 使用 CommaSeparatedListOutputParser
output_parser = CommaSeparatedListOutputParser()
parser_instructions = output_parser.get_format_instructions()
print("Parser Instructions:", parser_instructions)

# 填充 Prompt
final_prompt = prompt.invoke({
    "country": "美国",
    "parser_instructions": parser_instructions
})
print("Final Prompt:", final_prompt)

# 创建模型
model = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")

# 调用模型
response = model.invoke(final_prompt)

# print("Raw Response:", response)
print("Response Content:", response.content)

3.2.2 招聘信息生成

代码如下

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4o-mini")

# Prompt 模板内容
prompt_text = """
你是一名专业的HR招聘专员，请撰写一封招聘信息，以吸引 {job} 的潜在候选人。
请在信中提及【东方海外信息技术开发中心】的独特优势，
以及 {job} 的工作内容和工作环境。
请确保内容精炼、有吸引力，并且能够打动潜在候选人。
"""

prompt = PromptTemplate.from_template(prompt_text)

# 组装链
chain = prompt | llm

# 正确的输入参数
result = chain.invoke({"job": "大模型开发工程师"})

# 输出结果
print(result.content)

结果

**招聘信息：大模型开发工程师**

尊敬的候选人，

您好！

我们是**东方海外信息技术开发中心**，在技术创新与人才培养方面始终走在前沿。我们致力于建设一个开放、协作的工 作环境，鼓励每一位员工发挥创造力。现因业务发展需要，我们诚邀您加入我们的团队，担任**大模型开发工程师**。

**岗位职责：**
- 参与大规模机器学习模型的设计与开发，推动前沿技术的落地应用。
- 与跨功能团队合作，优化算法及模型性能，解决复杂的技术难题。
- 分析和处理大数据集，提取有价值的洞察，提升模型的准确性和效率。
- 在创新实验室中，与顶尖技术团队共同探索AI及大模型的应用场景。

**我们提供的工作环境：**
- 现代化办公空间，配备最新技术设备，营造高效、舒适的工作氛围。
- 灵活的工作时间与远程办公选项，支持员工实现工作与生活的平衡。
- 持续的职业发展支持，包括专业培训与技术研讨会，让您在快速发展的领域中始终保持竞争力。
- 友好的团队文化，鼓励开放的沟通与知识共享，在这里您的每一个想法都将受到重视。

**我们希望您具备：**
- 扎实的计算机科学基础，精通机器学习及深度学习相关技术。
- 熟悉大模型训练及优化经验，具备良好的编程能力（Python、TensorFlow、PyTorch等）。
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