K60至尊版狂暴引擎2.0加持：超177萬跑分斬獲性能第一
Redmi的后性能時代戰略發布會今天下午如期舉辦，在本次發布會上，Redmi公布了多項關于和聯發科的深度合作，以及新機K60 Ultra在軟件和硬件方面的特性，例如：“K60 至尊版，雙芯旗艦
上篇文章《5分鐘了解LangChain的路由鏈》里主要介紹了路由鏈，核心類是LLMRouterChain和MultiPromptChain。本文介紹LangChain里的另外1個重要的鏈：轉換鏈。
在開發AI Agent（智能體）時，我們經常需要對輸入數據進行預處理，這樣可以更好地利用LLM。LangChain提供了一個強大的工具——轉換鏈（TransformChain），它可以幫我們輕松實現這一任務。
轉換鏈（TransformChain）主要是將 給定的數據 按照某個函數進行轉換，再將 轉換后的結果 輸出給LLM。 所以轉換鏈的核心是：根據業務邏輯編寫合適的轉換函數。
其實，轉換鏈的設計也很精妙，從源碼可以看出，它只是做了一條鏈，然后具體的任務完全丟給了外部的函數來實現。在LangChain里只要是鏈，就可以隨處鏈接。
轉換鏈只有1個核心類，TransformChain。
有時，我們在將數據發送給LLM之前，希望對其做一些操作時（比如替換一些字符串、截取部分文本等等），就會用到轉換鏈。TransformChain 在 NLP 中很重要，有些場景還很實用。
一般使用轉換鏈有幾個固定步驟：
比如，給定LLM一篇很長的文章，但是我只想讓LLM幫我總結文章前3自然段的內容，同時，總結之前，我還需要將自然段里的 部分字段 替換成 給定字段。
具體代碼如下：
from langchain.prompts import PromptTemplatefrom langchain.chains import LLMChain, TransformChain, SimpleSequentialChainfrom langchain_openai import OpenAI, ChatOpenAIfile_content = ""with open("./file_data.txt", "r") as file: file_content = file.read()# 定義轉換函數，截取文章前8段，再替換部分字符串def transform_func(data): text = data["input_text"] shortened_text = "/n".join(text.split("/n")[:7]) transform_shortened_text: str = shortened_text.replace( "PVC", "PersistentVolumeClaim" ).replace("PV", "PersistentVolume") return {"output_text": transform_shortened_text}# 定義轉換鏈transform_chain = TransformChain( input_variables=["input_text"], output_variables=["output_text"], transform=transform_func,)# 定義LLMmodel = ChatOpenAI( model_name="gpt-3.5-turbo", openai_api_key="sk-xxxxxx", openai_api_base="https://api.302.ai/v1",)# 定義提示詞模板 和 LLM鏈prompt_template = """請你對下面的文字進行總結:{output_text}總結:"""prompt = PromptTemplate(input_variables=["output_text"], template=prompt_template)llm_chain = LLMChain( llm=model, prompt=prompt,)# 使用順序鏈連接起來final_chain = SimpleSequentialChain(chains=[transform_chain, llm_chain])res = final_chain.run(file_content)print(res)代碼執行結果符合預期。總結的結果很精通，同時也是按照給定的字符串返回的。
這篇博客主要介紹了LangChain中的轉換鏈（TransformChain）的概念，它主要用在需要對輸入的內容進行轉換的場景下。希望對你有幫助！
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-26-96420-0.htmlLangChain轉換鏈：讓數據處理更精準
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