LangChain实战技巧之六:一起玩转config(上篇)——ConfigurableField
简介
Config 包含两大类内容,
- ConfigurableField 可配置的字段
-
configurable_alternatives 可配置的替代方案
分别使用两篇文章来给大家介绍,本篇先介绍ConfigurableField
常规介绍
一些资料会这样介绍
model_spec = model.configurable_fields(model_name=ConfigurableField(id="model_name",description="指定一个你想要使用的model"))
model_spec.invoke(input="你好啊,我是你的好朋友 —— Song榆钱儿", config={"configurable": {"model_name": "qwen-plus"}})
输出结果
content='你好,Song榆钱儿!很高兴和你成为好朋友。有什么我可以帮助你的吗?' response_metadata={'model_name': 'qwen-plus', 'finish_reason': 'stop', 'request_id': '57cfe500-0520-9ac6-8c5c-50c077539cbc', 'token_usage': {'input_tokens': 21, 'output_tokens': 19, 'total_tokens': 40}} id='run-9fc162a7-4089-4f81-a792-2c17206ef9b0-0'
然后告诉你,可以配置一个model_name
作为config参数,在invoke时可以把具体的model_name传递进来,例如:qwen-plus
进阶用法
通常一些资料没告诉你的是,可以有哪些可配置的Field 这里我给大家介绍...授之以渔
model.__fields__.keys()
输出结果
dict_keys(['name', 'cache', 'verbose', 'callbacks', 'tags', 'metadata', 'custom_get_token_ids', 'callback_manager', 'client', 'model_name', 'model_kwargs', 'top_p', 'dashscope_api_key', 'streaming', 'max_retries'])
想用哪个用哪个:)
当然,可以直接用__fields__,这样就把整个dict(每个Field和含义内容都打印出来)
那这个配置除了参数化
,还有何用处。。。
应用场景
-
prompt场景
我们看下prompt,提示词config能做些什么 以messages为例,它可以帮助组合成新的提示词 代码如下:
# 先准备两个
prompt_add_1 = ChatPromptTemplate.from_messages([("human", "你好"),("ai", "你好,有什么可以帮助你的吗?")])prompt_add_2 = ChatPromptTemplate.from_messages([("human", "1+1等于几?"),("ai", "1+1的计算结果等于2")])
# 接下来,我们看看怎么用它们
prompt_spec = prompt.configurable_fields(messages=ConfigurableField(id="messages",description="消息列表"))# 见证奇迹的时刻
prompt_spec.invoke({}, config={"configurable": {"messages": [prompt_add_1, prompt_add_2]}})
输出结果
messages=[HumanMessage(content='你好'), AIMessage(content='你好,有什么可以帮助你的吗?'), HumanMessage(content='1+1等于几?'), AIMessage(content='1+1的计算结果等于2')]
细心的小伙伴会发现,上述的方式与这种方式 一毛一样
# 换种方式组合,只不过不用config
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([prompt_add_1, prompt_add_2])
prompt.invoke({})
-
chain场景
看看chain有哪些可config的field
chain.__fields__.keys()
输出
dict_keys(['name', 'first', 'middle', 'last'])
"name"和First"都很简单,下面分别以“middle”、“last”为例
# 定义一个可config的model
model_spec = model.configurable_fields(model_name=ConfigurableField(id="model_name",description="指定一个你想要使用的model"))# 一会儿要用到的函数
def change_me(promptvalue):return promptvalue.to_string().replace("Song榆钱儿", "Songjg")# 一个简单的chain
chain = prompt | model_spec# 将chain做成可config的...
chain = chain.configurable_fields(middle=ConfigurableField(id="process", description="这是啥?"))# 来吧,看实验
chain.invoke(input="你好啊,我是你的好朋友 —— Song榆钱儿", config={"configurable": {"process": [RunnableLambda(change_me)]}})# 不仅有middle,还有last
chain = chain.configurable_fields(middle=ConfigurableField(id="deal", description="这是啥?"),
last=ConfigurableField(id="model_spec", description="这是啥?"))chain.invoke(input="你好啊,我是你的好朋友 —— Song榆钱儿", config={"configurable": {"deal": [RunnableLambda(changeme)],
"model_name": "qwen-plus"}}))
输出结果
content='你好,Songjg!很高兴再次与你交流。有什么我可以帮助你的吗?' response_metadata={'model_name': 'qwen-turbo', 'finish_reason': 'stop', 'request_id': 'dc0bca5d-e0ce-9fc9-b5e5-c76987f09390', 'token_usage': {'input_tokens': 23, 'output_tokens': 18, 'total_tokens': 41}} id='run-a5a4f67f-7a9c-440b-b969-0ac1ffe8b812-0'
Human: 你好啊,我是你的好朋友 —— Song榆钱儿
content='你好,Songjg!很高兴再次见到你。有什么我可以帮助你的吗?' response_metadata={'model_name': 'qwen-plus', 'finish_reason': 'stop', 'request_id': 'c3ff953d-a72f-9de9-be74-7150a1f3dce3', 'token_usage': {'input_tokens': 23, 'output_tokens': 17, 'total_tokens': 40}} id='run-055dcf5b-433f-486a-9beb-5f3d3947b098-0'
-
Agent场景
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True, handle_parsing_errors=True,callbacks=None, callback_manager=None, return_intermediate_steps=True)agent_executor.__fields__.keys()
看看有什么
dict_keys(['name', 'memory', 'callbacks', 'verbose', 'tags', 'metadata', 'callback_manager', 'agent', 'tools', 'return_intermediate_steps', 'max_iterations', 'max_execution_time', 'early_stopping_method', 'handle_parsing_errors', 'trim_intermediate_steps'])
基本上都是AgentExecutor简单的参数,“偷懒”就不挨个介绍,请各位看官自行实验: )
One more thing
RunnableWithMessageHistory(……………………history_factory_config=[ConfigurableFieldSpec(id="Songjg",annotation=str,name="Song榆钱儿",description="我的名字",default="",is_shared=True)]
这个是一种应用比较广泛的,消息历史相关的Runnable,可定义config传参变量,关于它的详细内容以后再给大家介绍...
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