【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十五章（LangChain与Chain组件）LLMChain,Sequential Chain详解 ？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十五章（LangChain与Chain组件）LLMChain,Sequential Chain详解 ？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十五章（LangChain与Chain组件）LLMChain,Sequential Chain详解 ？

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大模型发展背景：从语言模型到多步骤任务协作

随着大语言模型（LLM）如 GPT-4、Claude、Gemini 的强大能力被挖掘，单轮对话已不能满足实际需求。我们需要将 LLM 封装成结构化组件，支持多轮、多阶段、多工具的复杂任务流程。

这就是 LangChain 提出的 “Chain” 思想，其中最核心的两个组件是：

• LLMChain: 单步执行 + Prompt模板封装
• SequentialChain: 多步组合执行 + 数据流转控制

一、什么是 LLMChain？

✅ 概念：

LLMChain 是 LangChain 中最基础的 Chain 类型，它负责：

• 封装一个 Prompt 模板
• 调用一次 LLM（如 OpenAI）
• 管理输入变量与输出字段

✅ 适用场景：

• 单输入单输出
• 明确结构化的任务（如写一段摘要、改写一段话）

示例代码：

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain

# 创建模型
llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0.7)

# 创建 Prompt 模板
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["product"],
    template="为一款名为 {product} 的新产品撰写一句广告文案。"
)

# 创建 LLMChain
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

# 执行链
result = chain.run("智能猫砂盆")
print(" 广告文案：", result)

二、什么是 SequentialChain？

✅ 概念：

SequentialChain 可以将多个 Chain 串联起来，每一步的输出成为下一步的输入，构建流水线式任务。

支持两种形式：

SimpleSequentialChain：

• 输出自动成为下一步输入（无变量映射）

SequentialChain（推荐）：

• 明确指定每步的输入输出字段
• 支持多个输入输出变量

示例代码：产品 → 文案 → 语气转换

from langchain.chains import SequentialChain, LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0.7)

# 第1步：生成产品介绍
product_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["product"],
    template="请介绍这款产品：{product}"
)
product_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=product_prompt, output_key="description")

# 第2步：将产品介绍变成幽默风格广告语
funny_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["description"],
    template="请将以下产品介绍转为幽默风格广告语：{description}"
)
funny_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=funny_prompt, output_key="funny_ad")

# 串联两个链
chain = SequentialChain(
    chains=[product_chain, funny_chain],
    input_variables=["product"],
    output_variables=["description", "funny_ad"],
    verbose=True
)

# 执行
result = chain.run({"product": "自清洁智能猫砂盆"})
print("\n 产品介绍：", result["description"])
print(" 幽默广告语：", result["funny_ad"])

三、LLMChain vs SequentialChain 对比

特性	LLMChain	SequentialChain
目标	单步任务	多步组合任务
Prompt	单一模板	多个模板，逐步处理
输入输出	输入→输出	支持多输入、多输出
典型应用	问答、摘要	多步骤推理、文本转换
可读性	高	略复杂

四、未来趋势：Chain 是 LLM 应用的“操作系统”

随着 RAG、Agent、工具调用的发展，Chain 不再只是调 LLM 的“外壳”，而是：

• 任务规划器：让模型一步步执行任务
• Agent 子程序：Agent 的行为也是 Chain
• 可组合模块：便于复用、调试、版本管理
• 人类思维的映射结构：符合人类的分步决策逻辑

总结

核心组件	功能
LLMChain	封装单步 LLM 推理任务（带 Prompt）
SequentialChain	多个 Chain 的流水线组合，支持复杂任务

• Chain 是构建 LangChain 应用系统的基本单元，是从 “调用模型” 到 “编排智能” 的关键一步。