利用 LangChain 构建 RAG 应用：Prompt、Chain 与 Output Parser 的深度解析

在构建强大的检索增强生成（RAG）应用中，LangChain 提供了一套强大的工具，包括 Prompt 模板、Chain 链和 Output Parser 输出解析器。本文将深入探讨如何利用这些组件构建结构化、可靠的大语言模型（LLM）工作流，重点介绍如何编写可复用的 Prompt，使用基于 Runnable 的 Chain 构建逻辑流程，以及将原始 LLM 输出解析为结构化结果。通过结合实际案例和最佳实践，我们将展示如何利用 LangChain 打造可扩展且易于调试的 RAG 应用。

Prompt 工程：构建模块化的提示语

在 LangChain 中，Prompt 工程采用模块化的方式，允许开发者定义清晰的角色、指令和上下文。LangChain 提供了以下核心组件：

SystemMessage: 定义 LLM 的行为和角色，例如指定其为某个领域的专家。
HumanMessage: 代表用户的提问，即输入给 LLM 的指令。
AIMessage: LLM 生成的回复，可以是可选的，用于提供示例或上下文。
ChatPromptTemplate: 将上述组件组合成完整的消息列表，并支持占位符，实现 Prompt 的复用。

例如，以下代码展示了如何创建一个 ChatPromptTemplate，使其可以根据不同的领域和主题生成不同的提示语：

from langchain.prompts.chat import ChatPromptTemplate, SystemMessage, HumanMessage

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    SystemMessage(content="你是一位乐于助人的{domain}专家。"),
    HumanMessage(content="请告诉我关于{topic}的内容。")
])

formatted_prompt = prompt.invoke({"domain": "体育", "topic": "足球"})
print(formatted_prompt.to_string())

在这个例子中，我们创建了一个 Prompt 模板，其中 domain 和 topic 是占位符。通过调用 invoke 方法并传入不同的参数，我们可以生成针对不同领域和主题的提示语。这种模块化的设计使得 Prompt 更加易于维护和复用，极大地提高了开发效率。

另一个例子展示了如何在RAG流程中使用Prompt：

def ask_query(query):
  #get retriever  
  retriever = vectorstore.as_retriever(search_type='similarity', search_kwargs={'k': 2})
  results = retriever.invoke(query)
  context = "\n".join([document.page_content for document in results])
  prompt = f"""
  你是一位FAQ助理。请使用以下内容准确、简洁地回答用户的问题：
  {context}
  Q: {query}
  A:
  """
  response = model.invoke(prompt)
  return response.content

这个例子中，我们根据从向量数据库中检索到的上下文信息动态生成 Prompt，并将其与用户查询结合，为 LLM 提供更丰富的上下文，从而提高回答的准确性。

Chain：连接组件构建逻辑流程

LangChain Chain 使用 Runnable 将多个步骤组合在一起，用于管理逻辑和流程。Runnable 提供了多种类型，以满足不同的需求：

RunnableSequence: 顺序执行 Runnable，例如：Prompt -> LLM -> Output Parser。
RunnableParallel: 并行执行多个分支，例如：获取元数据 + 摘要。
RunnableLambda: 将自定义函数作为 Chain 的一部分，例如：预处理输入。
RunnableBranch: 实现 if/else 风格的分支逻辑，例如：条件路由。
RunnablePassthrough: 将输入原样传递，例如：默认输入/返回 identity。

以下代码展示了如何使用 RunnableSequence 创建一个简单的 Chain：

from langchain.schema.runnable import RunnableSequence
from langchain.output_parsers import StrOutputParser
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

template = "你是一位 {domain} 专家，请告诉我关于 {topic} 的内容。"
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

chain = RunnableSequence([
    prompt,             # PromptTemplate
    OpenAI(),           # LLM
    StrOutputParser()   # 清理输出
])

result = chain.invoke({"domain": "历史", "topic": "二战"})
print(result)

在这个例子中，我们首先定义了一个 Prompt 模板，然后使用 RunnableSequence 将其与 OpenAI 模型和 StrOutputParser 组合成一个 Chain。当调用 invoke 方法时，数据会依次通过 Prompt 模板、LLM 和 Output Parser，最终返回一个干净的字符串。

LangChain Expression Language (LCEL) 提供了更简洁的语法来定义 Chain：

chain = prompt | OpenAI() | StrOutputParser()

这种语法更加直观，易于阅读和理解。

使用 Chain 的好处在于它可以将复杂的逻辑分解为多个简单的步骤，每个步骤都可以独立测试和调试。这使得 Chain 更加易于维护和扩展。

Output Parser：将 LLM 输出转换为结构化数据

默认情况下，LLM 返回的是纯文本。LangChain Output Parser 可以将这些文本转换为结构化数据，例如列表、字典或自定义对象。LangChain 提供了多种 Output Parser：

StrOutputParser: 将 LLM 输出转换为干净的字符串。
CommaSeparatedListOutputParser: 从 CSV 文本中提取列表。
PydanticOutputParser: 将 LLM 输出转换为 Pydantic 对象。
JsonOutputParser: 将 LLM 输出转换为 JSON 字典。

以下代码展示了如何使用 PydanticOutputParser 将 LLM 输出转换为 Pydantic 对象：

from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser
from pydantic import BaseModel

class Answer(BaseModel):
    topic: str
    summary: str

parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Answer)

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

template = "请用一句话总结一下关于{topic}的内容。主题: {topic}\n{format_instructions}\n"
prompt = PromptTemplate(
    template=template,
    input_variables=["topic"],
    partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()}
)

chain = prompt | OpenAI() | parser

result = chain.invoke({"topic": "量子力学"})

print(result)
print(type(result))

在这个例子中，我们首先定义了一个 Pydantic 模型 Answer，用于描述输出的结构。然后，我们创建了一个 PydanticOutputParser，并将其与 Prompt 和 OpenAI 模型组合成一个 Chain。当调用 invoke 方法时，LLM 的输出会被解析成 Answer 对象，我们可以方便地访问其中的 topic 和 summary 属性。

使用 Output Parser 的好处在于它可以确保 LLM 的输出符合预期的结构，方便后续处理。例如，我们可以将解析后的数据用于 API、UI 或数据分析。

RAG 工作流实例

将 Prompt、Chain 和 Output Parser 结合起来，我们可以构建复杂的 RAG 工作流。例如，我们可以构建一个文档问答系统，它可以根据用户的问题从文档中检索相关信息，并生成简洁的答案。

以下是一个简化的示例：

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA

# 1. 加载文档
loader = TextLoader("your_document.txt")
documents = loader.load()

# 2. 分割文本
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 3. 创建 Embedding
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 4. 创建向量数据库
db = Chroma.from_documents(texts, embeddings)

# 5. 创建检索器
retriever = db.as_retriever()

# 6. 创建 QA Chain
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", retriever=retriever)

# 7. 提问
query = "什么是 RAG？"
result = qa.run(query)
print(result)

在这个例子中，我们首先加载文档，然后将其分割成小块。接着，我们使用 OpenAIEmbeddings 创建文本的 Embedding，并将其存储在 Chroma 向量数据库中。然后，我们创建一个检索器，用于根据用户的问题从向量数据库中检索相关信息。最后，我们使用 RetrievalQA Chain 将检索器与 OpenAI 模型组合在一起，用于生成答案。

这个例子展示了如何将 LangChain 的多个组件组合在一起，构建一个完整的 RAG 应用。

最佳实践

以下是一些构建 RAG 应用的最佳实践：

使用 ChatPromptTemplate 实现 Prompt 的模块化和复用。
永远不要信任原始的 LLM 输出，使用 Output Parser 将其转换为结构化数据。
使用 RunnableSequence 将复杂的逻辑分解为多个简单的步骤，方便测试和调试。
使用 RunnableBranch 管理复杂的逻辑分支。
独立测试每个组件，确保其正常工作。

通过遵循这些最佳实践，您可以构建可扩展、易于调试且高质量的 RAG 应用。

总结

本文深入探讨了如何利用 LangChain 构建 RAG 应用，重点介绍了 Prompt 工程、Chain 构建和 Output Parser 的使用。通过结合实际案例和最佳实践，我们展示了如何利用 LangChain 打造结构化、可靠且可扩展的 LLM 工作流。理解并掌握这些概念对于构建强大的 RAG 应用至关重要。 LangChain 的这些工具为开发者提供了强大的灵活性和控制力，使得他们能够构建出能够理解和生成复杂文本的智能应用。未来，我们可以期待 LangChain 社区不断推出新的组件和工具，进一步简化 RAG 应用的开发过程。

利用 LangChain 构建 RAG 应用：Prompt、Chain 与 Output Parser 的深度解析