09｜链（下）：想学“育花”还是“插花”？用RouterChain确定客户意图

09｜链（下）：想学“育花”还是“插花”？用RouterChain确定客户意图

任务设定

首先，还是先看一下今天要完成一个什么样的任务。

这里假设咱们的鲜花运营智能客服 ChatBot 通常会接到两大类问题。

1. 鲜花养护（保持花的健康、如何浇水、施肥等）
2. 鲜花装饰（如何搭配花、如何装饰场地等）

你的需求是，如果接到的是第一类问题，你要给 ChatBot A 指示；如果接到第二类的问题，你要给 ChatBot B 指示。

我们可以根据这两个场景来构建两个不同的目标链。遇到不同类型的问题，LangChain 会通过 RouterChain 来自动引导大语言模型选择不同的模板。

当然我们的运营过程会遇到更多种类的问题，你只需要通过同样的方法扩充逻辑即可。

整体框架

RouterChain，也叫路由链，能动态选择用于给定输入的下一个链。我们会根据用户的问题内容，首先使用路由器链确定问题更适合哪个处理模板，然后将问题发送到该处理模板进行回答。如果问题不适合任何已定义的处理模板，它会被发送到默认链。

在这里，我们会用 LLMRouterChain 和 MultiPromptChain（也是一种路由链）组合实现路由功能，该 MultiPromptChain 会调用 LLMRouterChain 选择与给定问题最相关的提示，然后使用该提示回答问题。

具体步骤如下：

1. 构建处理模板：为鲜花护理和鲜花装饰分别定义两个字符串模板。
2. 提示信息：使用一个列表来组织和存储这两个处理模板的关键信息，如模板的键、描述和实际内容。
3. 初始化语言模型：导入并实例化语言模型。
4. 构建目标链：根据提示信息中的每个模板构建了对应的 LLMChain，并存储在一个字典中。
5. 构建 LLM 路由链：这是决策的核心部分。首先，它根据提示信息构建了一个路由模板，然后使用这个模板创建了一个 LLMRouterChain。
6. 构建默认链：如果输入不适合任何已定义的处理模板，这个默认链会被触发。
7. 构建多提示链：使用 MultiPromptChain 将 LLM 路由链、目标链和默认链组合在一起，形成一个完整的决策系统。

具体实现

下面，就是用路由链自动选择处理模板的具体代码实现。

构建提示信息的模板

首先，我们针对两种场景，构建两个提示信息的模板。

# 构建两个场景的模板
flower_care_template = """你是一个经验丰富的园丁，擅长解答关于养花育花的问题。
                        下面是需要你来回答的问题:
                        {input}"""

flower_deco_template = """你是一位网红插花大师，擅长解答关于鲜花装饰的问题。
                        下面是需要你来回答的问题:
                        {input}"""

# 构建提示信息
prompt_infos = [
    {
        "key": "flower_care",
        "description": "适合回答关于鲜花护理的问题",
        "template": flower_care_template,
    },
    {
        "key": "flower_decoration",
        "description": "适合回答关于鲜花装饰的问题",
        "template": flower_deco_template,
    }]

初始化语言模型

接下来，我们初始化语言模型。

# 初始化语言模型
from langchain.llms import OpenAI
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '你的OpenAI Key'
llm = OpenAI()

构建目标链

下面，我们循环 prompt_infos 这个列表，构建出两个目标链，分别负责处理不同的问题。

# 构建目标链
from langchain.chains.llm import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
chain_map = {}
for info in prompt_infos:
    prompt = PromptTemplate(template=info['template'], 
                            input_variables=["input"])
    print("目标提示:\n",prompt)
    chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt,verbose=True)
    chain_map[info["key"]] = chain

这里，目标链提示是这样的：

目标提示:
input_variables=['input'] 
output_parser=None partial_variables={} 
template='你是一个经验丰富的园丁，擅长解答关于养花育花的问题。\n                        下面是需要你来回答的问题:\n                        
{input}' template_format='f-string' 
validate_template=True

目标提示:
input_variables=['input'] 
output_parser=None partial_variables={} 
template='你是一位网红插花大师，擅长解答关于鲜花装饰的问题。\n                        下面是需要你来回答的问题:\n                        
{input}' template_format='f-string' 
validate_template=True

对于每个场景，我们创建一个 LLMChain（语言模型链）。每个链会根据其场景模板生成对应的提示，然后将这个提示送入语言模型获取答案。

构建路由链

下面，我们构建路由链，负责查看用户输入的问题，确定问题的类型。

# 构建路由链
from langchain.chains.router.llm_router import LLMRouterChain, RouterOutputParser
from langchain.chains.router.multi_prompt_prompt import MULTI_PROMPT_ROUTER_TEMPLATE as RounterTemplate
destinations = [f"{p['key']}: {p['description']}" for p in prompt_infos]
router_template = RounterTemplate.format(destinations="\n".join(destinations))
print("路由模板:\n",router_template)
router_prompt = PromptTemplate(
    template=router_template,
    input_variables=["input"],
    output_parser=RouterOutputParser(),)
print("路由提示:\n",router_prompt)
router_chain = LLMRouterChain.from_llm(llm, 
                                       router_prompt,
                                       verbose=True)

输出：

路由模板:
 Given a raw text input to a language model select the model prompt best suited for the input. You will be given the names of the available prompts and a description of what the prompt is best suited for. You may also revise the original input if you think that revising it will ultimately lead to a better response from the language model.

<< FORMATTING >>
Return a markdown code snippet with a JSON object formatted to look like:
```json
{{
    "destination": string \ name of the prompt to use or "DEFAULT"
    "next_inputs": string \ a potentially modified version of the original input
}}
```

REMEMBER: "destination" MUST be one of the candidate prompt names specified below OR it can be "DEFAULT" if the input is not well suited for any of the candidate prompts.
REMEMBER: "next_inputs" can just be the original input if you don't think any modifications are needed.

<< CANDIDATE PROMPTS >>
flower_care: 适合回答关于鲜花护理的问题
flower_decoration: 适合回答关于鲜花装饰的问题

<< INPUT >>
{input}

<< OUTPUT >>

路由提示:
input_variables=['input'] output_parser=RouterOutputParser(default_destination='DEFAULT', next_inputs_type=<class 'str'>, next_inputs_inner_key='input') 
partial_variables={} 
template='Given a raw text input to a language model select the model prompt best suited for the input. You will be given the names of the available prompts and a description of what the prompt is best suited for. You may also revise the original input if you think that revising it will ultimately lead to a better response from the language model.\n\n
<< FORMATTING >>\n
Return a markdown code snippet with a JSON object formatted to look like:\n```json\n{{\n "destination": string \\ name of the prompt to use or "DEFAULT"\n    "next_inputs": string \\ a potentially modified version of the original input\n}}\n```\n\n
REMEMBER: "destination" MUST be one of the candidate prompt names specified below OR it can be "DEFAULT" if the input is not well suited for any of the candidate prompts.\n
REMEMBER: "next_inputs" can just be the original input if you don\'t think any modifications are needed.\n\n<< CANDIDATE PROMPTS >>\n
flower_care: 适合回答关于鲜花护理的问题\n
flower_decoration: 适合回答关于鲜花装饰的问题\n\n
<< INPUT >>\n{input}\n\n<< OUTPUT >>\n' 
template_format='f-string' 
validate_template=True

这里我说一下路由器链是如何构造提示信息，来引导大模型查看用户输入的问题并确定问题的类型的。

先看路由模板部分，这段模板字符串是一个指导性的说明，目的是引导语言模型正确处理用户的输入，并将其定向到适当的模型提示。

1. 路由模板的解释

路由模板是路由功能得以实现的核心。我们来详细分解一下这个模板的每个部分。

引言

Given a raw text input to a language model select the model prompt best suited for the input.

这是一个简单的引导语句，告诉模型你将给它一个输入，它需要根据这个输入选择最适合的模型提示。

You will be given the names of the available prompts and a description of what the prompt is best suited for.

这里进一步提醒模型，它将获得各种模型提示的名称和描述。

You may also revise the original input if you think that revising it will ultimately lead to a better response from the language model.

这是一个可选的步骤，告诉模型它可以更改原始输入以获得更好的响应。

格式说明 (<< FORMATTING >>)

指导模型如何格式化其输出，使其以特定的方式返回结果。

Return a markdown code snippet with a JSON object formatted to look like:

表示模型的输出应该是一个 Markdown 代码片段，其中包含一个特定格式的 JSON 对象。

下面的代码块显示了期望的 JSON 结构，其中 destination 是模型选择的提示名称（或“DEFAULT”），而 next_inputs 是可能被修订的原始输入。

额外的说明和要求

REMEMBER: “destination” MUST be one of the candidate prompt names specified below OR it can be “DEFAULT”…

这是一个重要的指导，提醒模型 “destination” 字段的值必须是下面列出的提示之一或是 “DEFAULT”。

REMEMBER: “next_inputs” can just be the original input if you don’t think any modifications are needed.

这再次强调，除非模型认为有必要，否则原始输入不需要修改。

候选提示 (<< CANDIDATE PROMPTS >>)

列出了两个示例模型提示及其描述：

• “flower_care: 适合回答关于鲜花护理的问题”，适合处理与花卉护理相关的问题。
• “flower_decoration: 适合回答关于鲜花装饰的问题”，适合处理与花卉装饰相关的问题。

输入 / 输出部分

<< INPUT >>\n{input}\n\n<< OUTPUT >>\n：

这部分为模型提供了一个格式化的框架，其中它将接收一个名为 {input} 的输入，并在此后的部分输出结果。

总的来说，这个模板的目的是让模型知道如何处理用户的输入，并根据提供的提示列表选择一个最佳的模型提示来回应。

2. 路由提示的解释

路由提示 (router_prompt）则根据路由模板，生成了具体传递给 LLM 的路由提示信息。

• 其中 input_variables 指定模板接收的输入变量名，这里只有 “input”。
• output_parser 是一个用于解析模型输出的对象，它有一个默认的目的地和一个指向下一输入的键。
• template 是实际的路由模板，用于给模型提供指示。这就是刚才详细解释的模板内容。
• template_format 指定模板的格式，这里是 “f-string”。
• validate_template 是一个布尔值，如果为 True，则会在使用模板前验证其有效性。

简而言之，这个构造允许你将用户的原始输入送入路由器，然后路由器会决定将该输入发送到哪个具体的模型提示，或者是否需要对输入进行修订以获得最佳的响应。

构建默认链

除了处理目标链和路由链之外，我们还需要准备一个默认链。如果路由链没有找到适合的链，那么，就以默认链进行处理。

# 构建默认链
from langchain.chains import ConversationChain
default_chain = ConversationChain(llm=llm, 
                                  output_key="text",
                                  verbose=True)

构建多提示链

最后，我们使用 MultiPromptChain 类把前几个链整合在一起，实现路由功能。这个 MultiPromptChain 类是一个多路选择链，它使用一个 LLM 路由器链在多个提示之间进行选择。

MultiPromptChain 中有三个关键元素。

• router_chain（类型 RouterChain）：这是用于决定目标链和其输入的链。当给定某个输入时，这个 router_chain 决定哪一个 destination_chain 应该被选中，以及传给它的具体输入是什么。
• destination_chains（类型 Mapping[str, LLMChain]）：这是一个映射，将名称映射到可以将输入路由到的候选链。例如，你可能有多种处理文本输入的方法（或“链”），每种方法针对特定类型的问题。destination_chains 可以是这样一个字典：{‘weather’: weather_chain, ‘news’: news_chain}。在这里，weather_chain 可能专门处理与天气相关的问题，而 news_chain 处理与新闻相关的问题。
• default_chain（类型 LLMChain）：当 router_chain 无法将输入映射到 destination_chains 中的任何一个链时，LLMChain 将使用此默认链。这是一个备选方案，确保即使路由器不能决定正确的链，也总有一个链可以处理输入。

它的工作流程如下：

1. 输入首先传递给 router_chain。
2. router_chain 根据某些标准或逻辑决定应该使用哪一个 destination_chain。
3. 输入随后被路由到选定的 destination_chain，该链进行处理并返回结果。
4. 如果 router_chain 不能决定正确的 destination_chain，则输入会被传递给 default_chain。

这样，MultiPromptChain 就为我们提供了一个在多个处理链之间动态路由输入的机制，以得到最相关或最优的输出。

实现代码如下：

# 构建多提示链
from langchain.chains.router import MultiPromptChain
chain = MultiPromptChain(
    router_chain=router_chain,
    destination_chains=chain_map,
    default_chain=default_chain,
    verbose=True)

运行路由链

好了，至此我们的链路已经准备好了。现在开始提出各种问题，测试一下我们的链。

测试 A：

print(chain.run(“如何为玫瑰浇水？”))

输出：

测试 B：

print(chain.run(“如何为婚礼场地装饰花朵？”))

输出：

测试 C：

print(chain.run(“如何考入哈佛大学？”))

输出：

这三个测试，分别被路由到了三个不同的目标链，其中两个是我们预设的“专家类型”目标链，而第三个问题：如何考入哈佛大学？被模型一眼看穿，并不属于任何鲜花运营业务场景，路由链把它抛入了一个 “default chain” —— ConversationChain 去解决。