LangChain 框架提供強大的「鏈條」功能，能串聯多個步驟，構建複雜的生成式 AI 應用。此文將引導讀者理解 LangChain 鏈條的組成、結構與應用，並結合客戶服務自動化案例，講解如何設計提示範本、整合大語言模型（LLM），以及運用提示工程技巧最佳化模型輸出。文章涵蓋 LangChain 基礎概念、實作細節、最佳實踐、以及如何利用鏈條實作自動化分析系統。讀者將學習如何結合 Python 和 LangChain，打造智慧聊天機器人，提升客戶服務效率和滿意度。
建立聊天提示範本並格式化使用者輸入
為了建立一個聊天提示範本並格式化使用者輸入，我們需要使用 format_prompt() 方法。這個方法允許我們將使用者的輸入整合到提示範本中，以便生成一個完整的聊天提示。
user_input = input("請輸入一些文字: ")
formatted_prompt = prompt.format_prompt(text=user_input)
列印格式化的提示
接下來，我們需要列印預出格式化的提示。為了做到這一點，我們首先列印一個分隔線和標題「格式化的提示：」，然後使用 to_messages() 方法將格式化的提示轉換為訊息列表，並列印它。
print("\n格式化的提示：")
print(formatted_prompt.to_messages())
生成聊天完成
現在，我們需要生成聊天完成。為了做到這一點，我們將格式化的提示訊息傳遞給聊天例項，然後儲存生成的回應在 response 變數中。
response = chat(formatted_prompt.to_messages())
列印助手的回應
最後，我們需要列印預出助手的回應。為了做到這一點，我們列印一個分隔線和標題「助手的回應：」，然後列印預出生成的回應。
print("\n助手的回應：")
print(response)
個案研究：最佳化客戶服務
背景和情境：您的公司是一家著名的線上零售商，專門從事消費電子產品。然而，由於客戶查詢量大，導致等待時間長和客戶滿意度降低。您的公司希望透過在客戶服務操作中使用大語言模型（LLMs）來提高回應準確性和速度。
實施解決方案
為了實施這個解決方案，我們需要建立一個聊天提示範本，該範本包括系統訊息和人類訊息。系統訊息定義了助手的角色和行為，而人類訊息則代表使用者的輸入。然後，我們需要使用 format_prompt() 方法格式化使用者的輸入，並生成聊天完成。
圖表翻譯：
此圖表展示了建立聊天提示範本、格式化使用者輸入、生成聊天完成和列印助手的回應的過程。首先，收集使用者的輸入，然後使用 format_prompt() 方法格式化使用者的輸入。接下來，生成聊天完成，並將其儲存在 response 變數中。最後，列印預出助手的回應。
內容解密：
在這個過程中，我們使用 format_prompt() 方法將使用者的輸入整合到提示範本中。然後，我們使用 to_messages() 方法將格式化的提示轉換為訊息列表，並列印它。接下來，我們將格式化的提示訊息傳遞給聊天例項，生成聊天完成，並儲存在 response 變數中。最後，我們列印預出助手的回應。
客戶服務自動化：精心設計的提示與 LLM 整合
客戶服務自動化是企業提升效率和客戶滿意度的重要手段。透過設計合適的提示（prompt）並整合大語言模型（LLM），企業可以有效地處理客戶詢問，提高回應速度和解決率。
實施細節
實施客戶服務自動化需要以下步驟：
- 提示設計：根據常見的客戶詢問，包括訂單追蹤和產品問題，設計初始提示。此外，還需要設計提示以識別不同的客戶情感和意圖，以實作個人化。
- 與 LLM 整合：選擇適合的 GPT 模型，並將其整合到現有的客戶關係管理（CRM）系統中，以有效地處理詢問。
- 反饋和迭代：在試點階段，跟蹤自動回應，使用客戶和代理的反饋，完善提示，調整策略。
結果和益處
透過這種方法，可以預期以下益處：
- 定量結果：平均回應時間從 15 分鐘減少到 2 分鐘，首次聯絡解決率增加了玄貓%。
- 定性反饋：客戶滿意度調查顯示互動品質提高了 30%，代理報告工作量減少，工作滿意度提高，因為手動查詢處理減少。
教訓和最佳實踐
從實踐中學到的教訓包括：
- 提示彈性：根據實時資料動態修改提示的能力對於解決客戶需求至關重要。
- 可擴充套件性：系統設計為易於處理高峰期的增加負載。
- 持續改進：定期審查提示和持續的培訓會議被實施，以保持系統和團隊效能在最佳水平。
初始設計和自定義提示
目標是開發一套初始的提示集，以高效地處理最常見的客戶詢問，並透過自定義提高對客戶需求的回應速度。
初始設計過程
- 開發過程：團隊分析了歷史客戶服務資料，以確定與訂單狀態、產品問題和退貨相關的常見詢問。
- 提示構建：為每個類別建立特定的提示。
- 訂單追蹤：“您能否提供我的訂單狀態更新？我的訂單號是{order_number}。”
- 產品問題：“我正在遇到{product_name}的問題，您能幫助我進行故障排除嗎？”
- 退貨：“我想退回我的購買。退貨的流程是什麼？”
- 測試：在受控環境中測試這些提示，以監控和完善 LLM 的效能。
高階工程技術
可以使用以下高階技術：
- 情感分析：整合工具評估詢問的情感基調，並根據情感基調調整 LLM 的回應。
- 意圖識別：使用 NLP 技術區分客戶詢問背後的意圖，使回應更具上下文相關性。
- 根據示例的自定義：使用示例訓練 LLM 以提供個人化的回應。
影響
遵循上述最佳實踐，可以達到以下結果：
- 增強互動：精心設計的提示使得回應更快速、更具資訊量和更富有同情心，從而提高客戶滿意度。
- 解決效率：精確的設計減少了多次互動以解決客戶需求的需要。
這種方法展示了精心設計的提示和持續改進在利用 LLM 改善客戶服務中的關鍵作用，同時展示了營運效率和增強客戶體驗。
重點回顧
在這一章中，我們回顧了關於語言模型提示工程的重要概念。您學習瞭如何建立詳細的提示，以引導大語言模型（LLM）生成相關且上下文一致的回應。這使您能夠發揮 LLM 的全部潛力，確保您的 LLM 互動作用既有意義又富有成效。
您還探索瞭如何改進提示、進行迭代測試以及使用引數如溫度和最大令牌數。另外，您學習瞭如何微調模型的輸出，使其更加精確和適應特定任務。現在，您可以不斷改進您的提示，並根據新的需求進行適應。
檢驗理解
讓我們透過以下問題來檢驗您對本章內容的理解：
在使用 LLM 的背景下，提示工程的主要目的是什麼？ A. 增加語言模型的計算速度 B. 引導模型生成具體且相關的輸出 C. 減少語言模型的資料儲存成本 D. 提升 AI 應用程式的圖形介面
哪個元件通常不涉及建立有效的提示？ A. 指令 B. 上下文 C. 使用者介面設計 D. 預期輸出格式
提示工程中使用的少數學習（few-shot learning）的例子是什麼？ A. 使用許多範例一次完成任務 B. 提供少數關鍵範例以幫助模型學習任務 C. 不斷訓練模型直到它能夠執行任務 D. 使用單個範例在多個不同的任務中
提示的清晰度如何影響 LLM 的回應？ A. 它不會影響 LLM，因為它依賴於底層演算法。 B. 清晰的提示可能會混淆 LLM，導致不相關的回應。 C. 清晰的提示可以導致更準確和相關的回應。 D. 清晰的提示減少了回應的處理時間。
關於提示範本的以下哪一項陳述是正確的？ A. 它們限制了 LLM 生成創造性內容的能力。 B. 它們主要用於資料函式倉管理系統。 C. 它們提供了一種結構化的方式來一致地呼叫 LLM。 D. 它們防止 LLM 存取其訓練資料。
答案
B. 提示工程的主要目的是引導模型生成具體且相關的輸出。
C. 使用者介面設計通常不涉及建立有效的提示。
B. 提示工程中的少數學習涉及提供少數關鍵範例以幫助模型學習特定任務。
C. 清晰的提示可以導致更準確和相關的回應。
C. 提示範本提供了一種結構化的方式來一致地呼叫 LLM，確保輸入格式化以最大限度地提高模型理解和回應的能力。
進一步閱讀
《你看起來像是一件東西，我愛你》由玄貓著：本文提供了對人工智慧和語言模型的深入探索，涵蓋了從基礎概念到高階應用的廣泛主題。透過閱讀這本文，您將對語言模型和人工智慧有更深入的理解，並學習如何將這些知識應用於實際問題。
建立智慧聊天機器人和自動分析系統使用鏈條
在這個章節中，我們將探索 LangChain 框架中的「鏈條」（Chains）概念。鏈條是一個強大的功能，幫助您協調一系列動作來處理資料、做出決策和與外部系統進行互動。您可以使用大語言模型（LLMs）開發複雜、上下文感知的應用程式。在這個章節中，您將學習到鏈條的組成部分、它們的結構以及如何使用它們建立複雜和強大的生成式 AI 應用程式。
介紹 LangChain 鏈條
LangChain 鏈條是一個令人興奮的基礎概念，幫助您建立強大的生成式 AI 應用程式。它們是生成式 AI 應用程式的構建塊，幫助您建立具有多個相互連線步驟的應用程式，這些步驟共同合作以完成一個特定的任務。例如，考慮一個使用案例，您需要從各個來源收集資料，分析這些資料以提取有意義的見解，然後根據這些見解生成一個類別似人類的回應。使用 LangChain 鏈條，您可以將這些步驟結合成一個高效的工作流程，其中每個步驟都很明確且整合。
內容解密：
# 匯入 LangChain 和 OpenAI 函式庫
from dotenv import load_dotenv
import os
load_dotenv()
MY_OPENAI_API_KEY = os.environ.get("MY_OPENAI_API_KEY")
print(f'OPEN AI KEY is: {MY_OPENAI_API_KEY}')
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.llms import OpenAI
# 定義提示範本
template = "什麼是 {country} 的首都？"
prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["country"])
在這個範例中，我們匯入了必要的函式庫，包括 langchain 和 OpenAI，然後定義了一個提示範本，該範本使用 {country} 作為輸入變數。這個範本將被用來生成一個問題，詢問某個國家的首都。
圖表翻譯：
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title LangChain 鏈條打造智慧聊天機器人
package "系統架構" {
package "前端層" {
component [使用者介面] as ui
component [API 客戶端] as client
}
package "後端層" {
component [API 服務] as api
component [業務邏輯] as logic
component [資料存取] as dao
}
package "資料層" {
database [主資料庫] as db
database [快取] as cache
}
}
ui --> client : 使用者操作
client --> api : HTTP 請求
api --> logic : 處理邏輯
logic --> dao : 資料操作
dao --> db : 持久化
dao --> cache : 快取
note right of api
RESTful API
或 GraphQL
end note
@enduml
這個流程圖顯示了我們如何使用 LangChain 和 OpenAI 來生成一個問題並取得答案。首先，我們定義了一個提示範本，然後初始化 LangChain 和 OpenAI。接下來，我們使用這個範本生成一個問題，然後取得答案。最後，我們結束了這個過程。
在下一節中，我們將更深入地探索 LangChain 鏈條的組成部分和結構，並學習如何使用它們建立複雜和強大的生成式 AI 應用程式。
什麼是鏈（Chain）及其在生成性 AI 中的重要性
鏈是一種結構化和模組化的方法，用於構建 AI 應用程式。它允許您將複雜的任務分解為較小和可管理的步驟，使您的程式碼更有組織、可讀性和易於維護。鏈還允許您輕鬆地交換元件、修改現有的鏈或建立新的鏈，同時最小化對整個應用程式功能的影響。
鏈的重要性在於它們能夠讓您充分利用語言模型的力量，而無需擔心語言模型的內部工作原理和與之互動的複雜性。透過鏈，您可以專注於任務本身，而不需要關心語言模型的細節。
此外，鏈還允許您輕鬆地將各種工具和服務整合到您的 AI 應用程式中。您可以輕鬆地從 API 中檢索資料、查詢資料函式庫或使用外部函式庫進行文字處理，並將其作為應用程式工作流程的一部分。
當您的應用程式增長時，其複雜性也會增加。透過鏈，您可以輕鬆地擴充套件您的操作，並且可以輕鬆地維護應用程式和除錯個別元件。
您可以在應用程式的多個部分或甚至在不同的專案中重複使用鏈，不僅節省時間還能確保跨應用程式的一致性。
鏈的組成部分
鏈由多個組成部分構成，包括觸發器、步驟（或節點）和決策點。
- 觸發器：觸發器是啟動鏈的事件。它可以是一個使用者請求、一個排程任務或應用程式中的事件。
- 步驟（或節點）：步驟是鏈中個別的任務。每個步驟可能涉及資料處理、決策或與外部系統互動。您可以使用步驟以預定義的順序執行任務，每個步驟的輸出可以作為下一個步驟的輸入。
- 決策點：決策點是鏈中需要根據已經處理的資料做出選擇的地方。這些決策點將作為鏈流程的閘道，根據預定義的條件導向鏈的流程。
透過瞭解鏈的組成部分，您可以更好地構建和使用鏈來建立強大的生成性 AI 應用程式。
玄貓風格技術文章結論：建立智慧聊天機器人和自動分析系統使用鏈條
LangChain 的鏈條機制正重新定義生成式 AI 應用程式的開發正規化。深入剖析其核心架構，我們發現鏈條概念巧妙地將複雜任務分解成可管理的模組化步驟，實作了高度的靈活性和可擴充套件性。這種設計不僅簡化了開發流程，更提升了程式碼的可讀性和可維護性，有效降低了技術債務。
多維比較分析顯示，相較於傳統的單體式 AI 應用程式，鏈條機制在處理複雜多步驟任務時展現出顯著優勢。它允許開發者無縫整合各種工具和服務，例如 API 資料擷取、資料函式庫查詢和外部函式庫，從而構建更強大、更具上下文感知的應用程式。同時，鏈條的模組化特性也降低了除錯和維護的難度，提升了開發效率。然而，目前鏈條機制在處理高度動態、需頻繁調整流程的任務時仍面臨挑戰，這也是未來發展需要關注的重點。
展望未來，隨著生成式 AI 技術的持續演進，預計 LangChain 鏈條機制將與更多先進技術融合，例如強化學習和自動化流程最佳化。這將進一步提升鏈條的智慧化程度，使其能夠根據實時資料和使用者反饋動態調整執行流程，實作更精準、更高效的任務處理。
玄貓認為，LangChain 鏈條機制代表了生成式 AI 應用程式開發的未來方向。對於致力於構建複雜、可擴充套件 AI 系統的開發者而言，深入理解和掌握鏈條機制至關重要。建議開發團隊優先將鏈條機制應用於核心業務流程的自動化改造，以最大化其商業價值。接下來的幾年，將是鏈條機制從框架走向平臺的關鍵視窗期，密切關注其發展趨勢，將有助於企業在 AI 浪潮中搶佔先機。