chains = {"size": RunnablePassthrough(), "city": RunnablePassthrough()} | prompt_template | model | parser result = chains.invoke({"size": 100, "city": "北京市"})

<think>我们正在讨论的是一个与LangChain相关的代码段，但用户提供的引用是关于Python装饰器的示例，似乎与当前问题无关。因此，我们将忽略该引用，专注于用户上一次的问题。用户的问题：理解代码片段中chains字典（包含RunnablePassthrough、提示模板、模型、解析器）以及invoke方法的执行逻辑和各组件的作用。我们假设这是一个LangChain框架的问题，因为LangChain中有这些概念（如RunnablePassthrough，invoke方法等）。在LangChain中，我们通常使用链（Chain）来组合多个组件，以便按顺序处理输入和生成输出。一个链通常由多个可运行（Runnable）的组件组成，例如提示模板、模型和输出解析器。下面是一个典型的LangChain链的构建示例：```pythonfromlangchain_core.runnablesimportRunnablePassthroughfromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain_core.output_parsersimportStrOutputParserfromlangchain_openaiimportChatOpenAI#假设我们有一个名为“prompt_template”的提示模板prompt_template=ChatPromptTemplate.from_template("根据以下上下文回答一个问题：\n\n上下文：{context}\n\n问题：{question}\n\n答案：")#初始化模型model=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")#输出解析器output_parser=StrOutputParser()#构建一个链chain=({"context":RunnablePassthrough(),"question":RunnablePassthrough()}|prompt_template|model|output_parser)#然后我们可以调用这个链result=chain.invoke({"context":"天空是蓝色的。","question":"天空是什么颜色的？"})print(result)#输出：蓝色```下面我们将详细解释每个组件以及invoke方法的执行逻辑。###1.RunnablePassthrough作用：传递输入数据，它可以将输入数据原封不动地传递到下游，或者从输入中提取特定键来传递。在示例中，我们使用它来分别传递上下文（context）和问题（question）。在字典中，我们为两个键（context和question）都使用了RunnablePassthrough，这意味着在调用链时，我们需要传入一个包含这两个键的字典。RunnablePassthrough会将传入的对应值直接传递出去。###2.提示模板（prompt_template）作用：将输入数据格式化为一个提示（字符串或消息列表）。在示例中，提示模板定义了一个包含上下文和问题的字符串模板。它会接收一个包含"context"和"question"的字典，然后填充模板。###3.模型（model）作用：接收格式化后的提示，调用底层的大语言模型（如OpenAI的ChatGPT模型），并返回模型的输出。在LangChain中，模型通常返回一个`AIMessage`对象。###4.输出解析器（parser）作用：将模型的原始输出解析为更友好的格式。例如，`StrOutputParser`将`AIMessage`转换为字符串。如果我们希望输出为其他格式（如JSON），可以使用相应的输出解析器。###执行逻辑（invoke方法）：当我们调用`chain.invoke(input)`时，链会按顺序执行每个组件：步骤1：输入（input）是一个字典，包含`context`和`question`键值对。步骤2：第一个组件是一个Runnable序列（使用|操作符连接），它实际上是一个由多个Runnable组成的链。这里我们用字典指定了两个RunnablePassthrough（分别对应context和question）。这个字典会被LangChain解释为一个组合的Runnable，它输出的也是一个字典，包含相同的两个键，值则是传递过来的原始值。步骤3：输出的字典作为输入传递给提示模板。提示模板使用这个字典中的`context`和`question`来填充模板，生成一个提示。步骤4：提示传递给模型，模型调用API并返回一个`AIMessage`（或类似的）对象。步骤5：输出解析器将`AIMessage`对象转换成字符串（或其他格式）。步骤6：最终结果返回给调用者。因此，整个链条的流程是：输入字典->RunnablePassthrough（传递）->提示模板（格式化）->模型（生成响应）->输出解析器（解析响应）->输出。注意：在LangChain中，链的组件必须按照顺序连接，并且每个组件的输出必须是下一个组件的输入。如果用户有一个具体的代码片段，我们需要根据实际代码来解释。但用户没有提供具体代码，所以我们只能根据典型情况说明。根据用户问题中提到的“chainsdictionary”，可能是指一个包含多个链的字典，每个链由不同的组件构成。例如：```pythonchains={"chain1":chain1,#链1"chain2":chain2#链2}```然后我们可以通过`chains['chain1'].invoke(input)`来调用特定的链。希望以上解释能够帮助用户理解。如果用户有具体的代码片段，请提供以便更详细地分析。</think> 在 LangChain 框架中，`chains` 字典与 `invoke` 方法的执行逻辑涉及多个核心组件的协同工作。以下是对各组件作用及执行流程的详细解析： --- ### **组件作用解析** 1. **`RunnablePassthrough`** - **作用**: 传递输入数据（不修改），用于保留原始输入中的键值对 - **典型用法**: `{"input_key": RunnablePassthrough()}` 确保特定输入直接进入下游 - **场景**: 当需要将原始问题（如 `user_question`）直接传递到提示模板时 2. **`prompt_template`** - **作用**: 将输入数据注入预定义的提示词模板 - **关键方法**: `format()` 动态生成最终提示 - **示例**: ```python template = "回答关于{context}的问题: {question}" prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template) ``` 3. **`model`** - **作用**: 语言模型执行推理（如 GPT-4、Llama2） - **输入**: 格式化后的提示文本 - **输出**: 原始模型响应（未解析的字符串/对象） 4. **`parser`** - **作用**: 解析模型输出为结构化数据 - **常见类型**: - `StrOutputParser()`: 字符串输出 - `JsonOutputParser()`: JSON 格式 - `PydanticOutputParser()`: 强类型对象 5. **`chains` 字典结构** ```python chain = { "context": load_context_from_db, # 获取上下文 "question": RunnablePassthrough(), # 传递原始问题 } | prompt_template | model | parser ``` - **`|` 操作符**: 定义组件流水线（LangChain 的 LCEL 语法） --- ### **`invoke` 方法执行逻辑** 调用 `chain.invoke({"question": "用户问题"})` 时： 1. **输入传递** - `RunnablePassthrough` 将 `"question"` 直接传递到下一环节 - 其他键（如 `"context"`）通过独立组件生成 2. **提示模板组合** $$ \text{final_prompt} = \text{template.format(context=ctx, question=q)} $$ 3. **模型推理** $$ \text{raw_response} = \text{model.generate(final_prompt)} $$ 4. **输出解析** $$ \text{result} = \text{parser.parse(raw_response)} $$ 5. **返回结果** - 结构化数据（如字符串/JSON/Pydantic对象） --- ### **组件交互示例** ```python # 定义组件链 chain = ( {"context": load_context, "question": RunnablePassthrough()} | ChatPromptTemplate.from_template("基于{context}回答：{question}") | ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo") | StrOutputParser() ) # 执行调用 response = chain.invoke({"question": "总结核心要点"}) ``` **流程说明**: 1. `load_context` 获取背景数据 2. `RunnablePassthrough` 传递问题文本 3. 提示模板合并两路输入 4. 语言模型生成回答 5. 解析器转为字符串输出 --- ### **常见问题场景** 1. **如何动态注入额外上下文？** → 在 `chains` 中增加预处理组件 (e.g., 数据库查询) ```python {"context": db_retriever, "question": RunnablePassthrough()} ``` 2. **输出解析失败时如何调试？** → 检查模型输出的 **原始格式** → 调整 `prompt_template` 的指令约束输出格式 3. **何时需要 `RunnablePassthrough`？** → 当输入键名与模板变量名 **直接匹配** 时可用，否则需手动映射 --- [^1]: LangChain 文档 - Chain Composition Concepts