Langchain查询路由

### LangChain 中查询路由的功能与实现 LangChain 的查询路由功能主要用于根据输入数据动态选择合适的模型或处理路径，从而提高系统的智能化程度和效率。这种机制可以通过结合 LangChain 表达式语言 (LCEL)[^1] 和其他模块来实现。 #### 查询路由的核心概念 查询路由通常涉及以下几个核心组件： 1. **条件判断**：基于输入内容的特点（如主题、长度、语义等），决定应调用哪个子链或模型。 2. **模型组合**：通过串联多个模型或工具形成复杂的处理流程。 3. **动态分支**：根据不同条件触发不同的执行路径。 这些功能可以在 `langchain` 库中找到支持，具体来说，`langchain-core` 提供了基础的抽象能力[^4]，而高级应用则可能需要借助 `langchain-community` 或自定义逻辑。 #### 实现方法 以下是实现查询路由的一种常见方式： 1. **使用 ChainRouter** LangChain 支持通过路由器链 (`RouterChain`) 来管理不同类型的请求并分配给相应的处理器。这允许开发者定义一组规则，用于匹配特定模式并将任务委派至对应的子链。 下面是一个简单的 Python 示例展示如何设置基本的路由逻辑： ```python from langchain.chains.router import MultiPromptChain, RouterChain from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.llms import OpenAI # 创建两个独立的任务模板 math_template = PromptTemplate(template="Solve the following math problem: {question}", input_variables=["question"]) history_template = PromptTemplate(template="Answer this historical question: {question}", input_variables=["question"]) # 初始化 LLM llm = OpenAI() # 定义每种情况下的响应链条 math_chain = math_template | llm history_chain = history_template | llm # 设置路由器以区分不同类型的问题 router_chain = RouterChain( destination_chains={ "math": math_chain, "history": history_chain }, default_chain=llm # 如果无法分类，则默认交给通用LLM解答 ) result = router_chain.invoke({"input": "What is 2+2?"}) print(result) # 输出计算结果 ``` 上述代码片段展示了如何利用预设好的提示词分别应对数学类问题和历史事实询问的情景[^1]。 2. **嵌入 Function Calling 功能** 对于更灵活的需求场景，还可以引入 ChatGPT 所提供的 function calling 特性[^3]。这种方法让 AI 自己分析用户的意图，并主动挑选最恰当的服务接口或者算法来进行下一步操作。 3. **集成外部服务** 当某些领域知识超出了当前可用的大规模语言模型范围之外时，可以考虑接入专门领域的数据库或者其他形式的知识源作为补充材料参与决策过程。例如，在医疗诊断方面可能会涉及到大量的医学术语解释以及具体的诊疗指南检索等工作环节。 #### 使用教程推荐 对于初学者而言，可以从官方文档入手逐步掌握基础知识[^2]，然后再尝试实践上述提到的各种技巧。此外还有许多社区贡献的学习资料可以帮助加深理解实际应用场景中的运用策略。 ---