Мигрировать из Llmchain в оператор трубы ⇐ Python

[Anonymous]

Я следил за старым учебником о цепочке в Лэнгхейне. С этим я писал несколько собственных демонстрационных цепей, таких как: < /p>
prompt_candidates = ChatPromptTemplate.from_template(
"""A research has shown that the following SUBJECTS are somehow related with the CAREER '{career}':

{research_list}

From the SUBJECTS list, get me a list of ACADEMIC THEMES. The ACADEMIC THEMES list must accomplish the following requirements:

[Long list of requirements, shortened for both readability and propietary contents]
"""
)

prompt_finalists = ChatPromptTemplate.from_template(
"""I have a list of ACADEMIC THEMES, all of them for the CAREER '{career}':

{academic_themes}

Another Curricular Design Expert has determined however, that these ACADEMIC THEMES need the following CORRECTIONS:

[Another long list of requirements, shortened for both readability and propietary contents]

Rewrite the ACADEMIC THEMES, so they become compliant with the CORRECTIONS raised.
"""
)

# Chains definition
candidates_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_candidates, output_key="academic_themes")
finalists_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_finalists, output_key="finalists")

# Chaining
final_chain = SequentialChain(
chains=[candidates_chain, finalists_chain],
input_variables=["career", "research_list"],
output_variables=["finalists"],
verbose=False
)
< /code>
Однако я получил следующее предупреждение: < /p>
LangChainDeprecationWarning: The class `LLMChain` was deprecated in LangChain 0.1.17 and will be removed in 1.0. Use RunnableSequence, e.g., `prompt | llm` instead.
candidates_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_candidates, output_key="academic_themes")
< /code>
Действительно, я читал документы, которые просили вас использовать трубу "|" оператор; Однако приведенные примеры, есть очень простые и обычно включают в себя подсказку и LLM, которые очень просты (и даже предоставляются в одном и том же предупреждении); Однако я не мог понять, как адаптировать оператор трубы в моей собственной цепи. Py PrettyPrint-Override ">from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

chain_a = prompt_candidates | llm | StrOutputParser()
chain_b = prompt_finalists | llm | StrOutputParser()
composed_chain = chain_a | chain_b
output_chain=composed_chain.invoke(
{
"career": "Artificial Intelligence",
"research_list": "\n".join(research_col)
}
)
< /code>
Но это заставляет меня: < /p>
TypeError: Expected mapping type as input to ChatPromptTemplate. Received .
< /code>
Я пробовал несколько вещей, но ничего не функционально. Что я делаю не так?


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/794 ... e-operator