如何将参数从一个步骤传递到下一个步骤

前提条件

本指南假定您熟悉以下概念

• LangChain 表达式语言 (LCEL)
• 链接可运行对象
• 并行调用可运行对象
• 自定义函数

在将多个步骤的链组合在一起时，有时您希望将前几个步骤中的数据保持不变，以便将其用作后续步骤的输入。 RunnablePassthrough 类允许您执行此操作，通常与 RunnableParallel 结合使用，以将数据传递到构建的链中后续步骤的输入。

让我们看一个示例

import {
  RunnableParallel,
  RunnablePassthrough,
} from "@langchain/core/runnables";

const runnable = RunnableParallel.from({
  passed: new RunnablePassthrough<{ num: number }>(),
  modified: (input: { num: number }) => input.num + 1,
});

await runnable.invoke({ num: 1 });

{ passed: { num: 1 }, modified: 2 }

如上所示，passed 键使用 RunnablePassthrough() 调用，因此它只是传递了 {'num': 1}。

我们还在映射中使用 modified 设置了第二个键。这使用一个 lambda 来设置一个值，将 1 加到 num，这导致 modified 键的值为 2。

检索示例

在下面的示例中，我们看到了一个更现实的用例，其中我们在链中使用 RunnablePassthrough 以及 RunnableParallel 来正确格式化提示的输入

提示

有关安装集成包的通用说明，请参见 此部分。

npm

npm i @langchain/openai @langchain/core

yarn

yarn add @langchain/openai @langchain/core

pnpm

pnpm add @langchain/openai @langchain/core

import { StringOutputParser } from "@langchain/core/output_parsers";
import { ChatPromptTemplate } from "@langchain/core/prompts";
import {
  RunnablePassthrough,
  RunnableSequence,
} from "@langchain/core/runnables";
import { ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings } from "@langchain/openai";
import { MemoryVectorStore } from "langchain/vectorstores/memory";

const vectorstore = await MemoryVectorStore.fromDocuments(
  [{ pageContent: "harrison worked at kensho", metadata: {} }],
  new OpenAIEmbeddings()
);

const retriever = vectorstore.asRetriever();

const template = `Answer the question based only on the following context:
{context}

Question: {question}
`;

const prompt = ChatPromptTemplate.fromTemplate(template);

const model = new ChatOpenAI({ model: "gpt-4o" });

const retrievalChain = RunnableSequence.from([
  {
    context: retriever.pipe((docs) => docs[0].pageContent),
    question: new RunnablePassthrough(),
  },
  prompt,
  model,
  new StringOutputParser(),
]);

await retrievalChain.invoke("where did harrison work?");

"Harrison worked at Kensho."

这里，提示的输入预计将是一个具有 "context" 和 "question" 键的映射。用户输入只是问题。因此，我们需要使用我们的检索器获取上下文，并将用户输入在 "question" 键下传递。RunnablePassthrough 允许我们将用户的提问传递给提示和模型。

后续步骤

现在您已经学习了如何将数据传递到链中，以帮助格式化流经链的数据。

要了解更多信息，请参阅本节中关于可运行对象的其余操作指南。