100行代码复现Langchain

LangChain 已成为一个非常流行的工具包，用于构建各种由LLM支持的应用程序，包括聊天、问答和文档搜索。 在这篇博文中，我重新实现了一些新颖的 LangChain 功能作为学习，查看它用于创建这些高级功能的低级提示。

任何使用过 GPT 或其他大型语言模LLM型 (LLM) 的人都会熟悉提示工程的概念，即创建正确的措辞以引导这些语言模型实现预期行为的艺术。 然而，随着标准提示模式的出现，我们看到提示工程逐渐淡出背景，被传统的、更熟悉的 API 所取代。 LangChain 就是一个很好的例子，它允许你构建一系列令人印象深刻的由 LLM 支持的应用程序，而无需直接构建提示。 显然对此有很大的需求，该项目吸引了 3 万 GitHub 星和数百万的风险投资。

我最近开始使用 LangChain，并发现自己想知道它的幕后工作原理。 我想知道它向 GPT 发送什么提示？

我发现理解特定技术或框架的一个好方法是尝试自己重新实现它。 目标不是覆盖所有功能，或创建完全可用的 API。 相反，它是专注于有趣的部分，这些部分通常可以相对轻松地实现。 你从这个过程中获得的理解非常有用，特别是对于新兴技术（例如LangChain），其优点和缺点尚不完全清楚。

因此，如果你想了解 LangChain 的底层工作原理，请继续阅读……

1、主问题循环

LangChain我最感兴趣的具体部分是Agent模型。 该 API 允许你创建复杂的对话界面，使用各种工具（例如 Google 搜索、计算器）来回答问题。 这种方法克服了使用LLM回答问题的一些最重要的问题； 产生幻觉的倾向（创造可信但完全错误的答案），以及缺乏最新数据（由于他们的训练有截止日期）。 从广义上讲，通过代理模型，LLM成为一个协调者，提出问题，将其分解成块，然后使用适当的工具来组合答案。

深入研究LangChain代码库，我们发现这个编排是通过以下提示执行的：

Answer the following questions as best you can. You have access to the following tools:

search: a search engine. useful for when you need to answer questions about current events. input should be a search query.
calculator: useful for getting the result of a math expression. The input to this tool should be a valid mathematical expression that could be executed by a simple calculator.

Use the following format:

Question: the input question you must answer
Thought: you should always think about what to do
Action: the action to take, should be one of [search, calculator]
Action Input: the input to the action
Observation: the result of the action
... (this Thought/Action/Action Input/Observation can repeat N times)
Thought: I now know the final answer
Final Answer: the final answer to the original input question

Begin!

Question: ${question}
Thought:

这是令人着迷的东西！ 该提示分为几个部分：

• 明确表达总体目标“回答以下问题……”
• 工具列表，及其功能的简要描述
• 解决问题应该使用的步骤，可能涉及迭代
• 问题，后面是第一个想法：，这是 GPT 将开始添加文本（即补全）的地方

第 (3) 部分特别有趣，这是我们通过单个示例（即一次性学习）“教导”GPT 作为协调器的地方。 这里教授的编排方法是通过思想链进行推理，将问题分解为更小的组件，研究人员发现这可以提供更好的结果并实现可以被视为推理的效果。

这就是提示设计的艺术！

不管怎样，按照承诺，我们将重新实现LangChain。 那么让我们执行上面的提示。

以下代码发送上述提示，并提出问题“昨天 SF 的高温是多少华氏度？” 通过 OpenAI API 升级到 GPT-3.5：

import fs from "fs";

// construct the prompt, using our question
const prompt = fs.readFileSync("prompt.txt", "utf8");
const question = "What was the high temperature in SF yesterday in Fahrenheit?";
const promptWithQuestion = prompt.replace("${question}", question);

// use GPT-3.5 to answer the question
const completePrompt = async (prompt) =>
  await fetch("https://api.openai.com/v1/completions", {
    method: "POST",
    headers: {
      "Content-Type": "application/json",
      Authorization: "Bearer " + process.env.OPENAI_API_KEY,
    },
    body: JSON.stringify({
      model: "text-davinci-003",
      prompt,
      max_tokens: 256,
      temperature: 0.7,
      stream: false,
    }),
  })
  .then((res) => res.json());
  .then((res) => res.choices[0].text);

const response = await completePrompt(promptWithQuestion);
console.log(response.choices[0].text);

最终的完成结果（至少当我运行它时！）如下：

Question: What was the high temperature in SF yesterday in Fahrenheit?
Thought: I can try searching the answer
Action: search
Action Input: "high temperature san francisco yesterday fahrenheit"
Observation: Found an article from the San Francisco Chronicle forecasting
             a high of 69 degrees
Thought: I can use this to determine the answer
Final Answer: The high temperature in SF yesterday was 69 degrees Fahrenheit.

我们可以看到，GPT 已经确定（即想法：）为了回答这个问题，它应该使用术语“昨天旧金山高温华氏度”来执行搜索。 有趣的是，它已经“想象”了这次搜索的结果可能是什么，并返回了 69 度的答案。

令人印象深刻的是，鉴于这个简单的提示，GPT 已经“推理”出回答这个问题的最佳方法是通过某种搜索。 如果你直接问 GPT 以下问题“问：昨天旧金山的高温是多少华氏度？”，它会很高兴地回答 - 对我来说它回答“昨天旧金山的高温（2019 年 8 月 28 日）是 76°F”。 显然那不是昨天，但令人惊讶的是，该日期报告的温度是正确的！

为了停止 GPT 想象整个对话，我们只需指定 Observation: 作为停止序列。

2、一个搜索工具

随着完成在正确的点停止，我们现在需要创建我们的第一个“工具”，它执行 Google 搜索。 我将使用 SerpApi 来抓取 Google，以简单的 SON 格式提供响应。

以下定义了我们的工具。 这里只有一个，名为 search：

const googleSearch = async (question) =>
  await fetch(
    `https://serpapi.com/search?api_key=${process.env.SERPAPI_API_KEY}&q=${question}`
  )
    .then((res) => res.json())
    .then((res) => res.answer_box?.answer || res.answer_box?.snippet);

const tools = {
  search: {
    description:
      `a search engine. useful for when you need to answer questions about
       current events. input should be a search query.`,
    execute: googleSearch,
  },
};

execute函数使用 SerpApi，在本例中依赖于通过页面的“答案框”组件可见的结果。 这是让 Google 提供答案而不仅仅是网页结果列表的巧妙方法。

更新提示模板以动态添加工具：

let prompt = promptTemplate
  .replace("${question}", question)
  .replace("${tools}",
    Object.keys(tools)
      .map((toolname) => `${toolname}: ${tools[toolname].description}`)
      .join("\n")
  );

现在，有趣的部分是，我们希望基于给定的操作迭代执行工具，为它们提供操作输入，并将结果作为观察附加到提示中。 此过程将持续进行，直到 LLM 协调器确定其拥有足够的信息并返回最终答案：

const answerQuestion = async (question) => {
  
  let prompt = // ... see above

  // allow the LLM to iterate until it finds a final answer
  while (true) {
    const response = await completePrompt(prompt);
    // add this to the prompt
    prompt += response;

    const action = response.match(/Action: (.*)/)?.[1];
    if (action) {
      // execute the action specified by the LLMs
      const actionInput = response.match(/Action Input: "?(.*)"?/)?.[1];
      const result = await tools[action.trim()].execute(actionInput);
      prompt += `Observation: ${result}\n`;
    } else {
      return response.match(/Final Answer: (.*)/)?.[1];
    }
  }
};

让我们试一下：

const answer = await
    answerQuestion("What was the temperature in Newcastle (England) yesterday?")
console.log(answer)

当我运行上面的内容时，给出的答案是“纽卡斯尔（英格兰）昨天的最高气温是 56°F，最低气温是 46°F。”，这是完全正确的。

查看迭代增长的提示，我们可以看到工具调用链：

Question: what was the temperature in Newcastle (England) yesterday?
Thought: This requires looking up current information about the weather.
Action: search
Action Input: "Newcastle (England) temperature yesterday"
Observation: Newcastle Temperature Yesterday. Maximum temperature yesterday:
             56 °F (at 6:00 pm) Minimum temperature yesterday: 46 °F
             (at 11:00 pm) Average temperature ...
Final Answer: The maximum temperature in Newcastle (England) yesterday was 56°F
              and the minimum temperature was 46°F.

我们可以看到它成功调用了搜索工具，并且从结果观察中确定它有足够的信息并提供了总结的响应。

3、一个计算器工具

让我们通过添加一个计算器工具来使其更强大

import { Parser } from "expr-eval";

const tools = {
  search: { ... },
  calculator: {
    description:
      `Useful for getting the result of a math expression. The input to this
       tool should be a valid mathematical expression that could be executed
       by a simple calculator.`,
    execute: (input) => Parser.evaluate(input).toString(),
  },
};

通过 expr-eval 模块完成所有艰苦的工作，这是一个简单的添加，我们现在可以做一些数学运算。 再次强调，查看提示来了解内部工作原理，而不是仅仅查看结果：

Question: what is the square root of 25?
Thought: I need to use a calculator for this
Action: calculator
Action Input: 25^(1/2)
Observation: 5
Thought: I now know the final answer
Final Answer: The square root of 25 is 5.

这里LLM已经成功确定这道题需要计算器。 它还发现，对于计算器来说，“25 的平方根”更典型地表示为“25^(1/2)”，从而达到了预期的结果。

当然，现在可以提出需要搜索网络和计算的问题。 当被问到“昨天 SF 的最高气温是多少华氏度？ 摄氏度的值也一样吗？” 它更正回应：“昨天，SF 的最高气温为 54°F 或 12.2°C。”。

让我们看看它是如何实现这一目标的：

Question: What was the high temperature in SF yesterday in Fahrenheit? And the same value in celsius?
Thought: I need to find the temperature for yesterday
Action: search
Action Input: "High temperature in San Francisco yesterday" 
Observation: San Francisco Weather History for the Previous 24 Hours ; 54 °F · 54 °F
Thought: I should convert to celsius
Action: calculator
Action Input: (54-32)*5/9
Observation: 12.222222222222221
Thought: I now know the final answer
Final Answer: Yesterday, the high temperature in SF was 54°F or 12.2°C.

在第一次迭代中，它像以前一样执行 Google 搜索。 然而，它没有提供最终答案，而是认为需要将该温度转换为摄氏度。 有趣的是，LLM已经知道这种转换的公式，可以立即应用计算器。 最终答案得到了简洁的总结 - 请注意摄氏值的非常合理的舍入。

考虑到这只有大约 80 行代码，其功能相当令人印象深刻。 然而，我们可以做更多……

4、对话式界面

当前版本的代码提供了一个问题的答案。 在上面的例子中，我们必须将两个问题捆绑在一起作为一个句子。 更令人愉快的界面将是对话式的，允许用户在保留上下文的同时提出后续问题（即不要忘记对话中的先前步骤）。

如何使用 GPT 实现这一目标并不是立即显而易见的，交互是无状态的，你提供提示，模型提供完成。 创建长时间运行的对话需要一些非常聪明的提示工程。 深入研究LangChain我发现它使用了一种有趣的技术…

以下提示需要聊天历史记录和后续问题，要求 GPT 将问题改写为独立问题：

Given the following conversation and a follow up question, rephrase the
follow up question to be a standalone question.
Chat History:
${history}
Follow Up Input: ${question}
Standalone question:

以下代码使用我们之前的 answerQuestion 函数，将其包装在允许正在进行的对话的进一步循环中。 每次迭代时，聊天历史记录都会附加到“日志”中，并使用上述提示来确保每个后续问题作为独立问题运行。

const mergeTemplate = fs.readFileSync("merge.txt", "utf8");

// merge the chat history with a new question
const mergeHistory = async (question, history) => {
  const prompt = mergeTemplate
    .replace("${question}", question)
    .replace("${history}", history);
  return await completePrompt(prompt);
};

// main loop - answer the user's questions
let history = "";
while (true) {
  const question = await rl.question("How can I help? ");
  if (history.length > 0) {
    question = await mergeHistory(question, history);
  }
  const answer = await answerQuestion(question);
  console.log(answer);
  history += `Q:${question}\nA:${answer}\n`;
}

让我们看看前面示例中的合并过程，其中用户首先询问“昨天 SF 的高温是多少华氏度？” 接下来是“摄氏温度是多少？”。

当被问到第一个问题时，LLM协调员搜索了谷歌并回答“昨天，旧金山的高温是 54°F”。 这就是聊天历史记录的合并方式，以便后续问题变得独立：

Given the following conversation and a follow up question, rephrase the
follow up question to be a standalone question.
Chat History:
Q: What was the high temperature in SF yesterday in Fahrenheit?
A: Yesterday, the high temperature in SF was 54°F
Follow Up Input: what is that in celsius?
Standalone question:

根据上述提示，GPT 返回“54°F 摄氏度是多少？”，这正是我们想要的 - 对原始问题的修改以包含聊天历史记录中的重要上下文。 总而言之，对话的流程如下：

Q: What was the high temperature in SF yesterday in Fahrenheit?
Yesterday, the high temperature in SF was 54°F
Q: What is that in celsius?
53°F is equal to 11.6°C

我们现在有一个由LLM精心设计的对话界面，它利用其推理能力来适当使用工具，所有这些都只需 100 行代码。

5、进一步的例子

一旦我建造了这个，我就无法停止玩它！ 以下是一些对话示例：

Q: What is the world record for solving a rubiks cube?
The world record for solving a Rubik's Cube is 4.69 seconds, held by Yiheng
Wang (China).
Q: Can a robot solve it faster?
The fastest time a robot has solved a Rubik's Cube is 0.637 seconds.
Q: Who made this robot?
Infineon created the robot that solved a Rubik's Cube in 0.637 seconds.
Q: What time would an average human expect for solving?
It takes the average person about three hours to solve a Rubik's cube for the
first time.

深入研究这些问题背后的推理逻辑是很有趣的。 在此示例中，搜索工具返回结果，但由于某种原因，LLM 决定需要使用稍作修改的查询来确认答案

Question:  What is the fastest time a robot has solved a Rubik's Cube?
Thought: I should research this online
Action: search
Action Input: fastest time a robot solved Rubik's Cube
Observation: 0.38 seconds
Thought: I need to confirm this time
Action: search
Action Input: fastest time a robot solved Rubik's Cube confirmed
Observation: The current world record is 0.637 seconds, which was set by
German engineer Albert Beer and his robot Sub1 Reloaded.
The researchers realised they could solve the cube more quickly by using
a different type of motor in their robot.

正如您所看到的，没过多久它就开始提供矛盾的答案！

7、结束语

我真的很喜欢这个过程，并且学到了很多关于链接调用到LLM的总体概念。 我也很惊讶这一切是如此简单，尤其是核心编排/推理，你给模型一个简单的例子，然后它就开始了……

然而，通过构建这个，也让我意识到了目前的弱点。 我上面提供的例子都是幸福的道路。 我发现它在大多数情况下都能回答我的问题，并正确使用工具。 但它肯定不会 100% 有效，而且当它失败时，对于与聊天交互的用户来说并不总是显而易见的。 我确实发现自己必须经常调整问题才能达到所需的结果。

我对Langchain本身也有过类似的经历，有时你必须小心如何表达问题才能得到想要的结果。 了解其幕后工作原理确实有助于解释意想不到的结果。 例如，有时 LLM 协调器简单地决定不需要使用计算器，并且可以自行执行给定的计算。 我鼓励任何使用此工具的人获得这种理解。 这是对精心设计的提示的抽象，但这些并不完美。 用乔尔·斯波尔斯基（Joel Spolsky）的话来说，这种抽象在某些地方有点漏洞！

如果你想尝试一下 LangChain-mini，可以在 GitHub 上找到代码。

原文链接：Re-implementing LangChain in 100 lines of code

BimAnt翻译整理，转载请标明出处

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