基于 LangChain
^1.0版本，承接前 10 个基础 Demo
每个 Demo 标注「学习目标」，覆盖知识点深度 + 广度
官方文档：https://python.langchain.com/docs/
前 10 个 Demo 讲的是"单点能力"——LCEL 怎么用、RAG 怎么串、Agent 怎么跑。但真实生产环境的问题是：
这 10 个续篇 Demo 全部围绕四个字：生产落地。
| Demo | 主题 | 核心知识点 | 解决什么问题 |
|---|---|---|---|
D11（Memory + RAG）、D12（多 Agent）
单独用 RAG 和单独用 Agent 都不够，业务需要多个能力组合。
客服机器人最常见的两个问题是：
如果只做 RAG，机器人可能忘记刚才聊了什么；如果只做 Memory，机器人又不知道知识库里有没有准确答案。D11 就是解决这两个问题的组合场景。
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate, SystemMessage
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage, get_buffer_string
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_core.documents import Document
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from typing import Literal
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
# ============================================================
# 模拟知识库数据（生产环境从文件/数据库加载）
# ============================================================
KNOWLEDGE_BASE_DOCS = [
"我们的退款政策：商品签收后 7 天内可申请退款，退款将在 3~5 个工作日内原路返回。",
"会员等级说明：普通会员无门槛，银卡会员累计消费 500 元，金卡会员累计消费 2000 元。",
"售后服务：所有商品提供一年质保，人为损坏不在保修范围内。",
"配送时间：深圳同城 1~2 天，其他地区 3~5 天，节假日顺延。",
"优惠券规则：每张订单限用一张优惠券，不可叠加，不找零。",
]
docs = [Document(page_content=d, metadata={}) for d in KNOWLEDGE_BASE_DOCS]
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=200, chunk_overlap=30)
chunks = splitter.split_documents(docs)
embeddings = OpenAIEmbeddings(
model="text-embedding-3-small",
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
base_url="https://api.openai.com/v1",
)
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents=chunks,
embedding=embeddings,
persist_directory="./demo11_chroma_db",
)
retriever = vectorstore.as_retriever(
search_type="similarity",
search_kwargs={"k": 2},
)
llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4o-mini",
temperature=0.7,
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
base_url="https://api.openai.com/v1",
)
# ============================================================
# 对话历史管理器（生产级实现）
# ============================================================
class ConversationalRAGManager:
"""
生产级对话历史 RAG 管理器
设计要点：
1. 对话历史先保存在内存里，生产环境应持久化到 Redis/数据库
2. 每轮都同时参考知识库检索结果和最近对话历史
3. 检索结果和历史都注入 prompt，避免模型只看见局部信息
"""
def __init__(
self,
retriever,
llm,
max_history_turns: int = 6,
):
self.retriever = retriever
self.llm = llm
self.max_history_turns = max_history_turns # 最多保留 N 轮对话
self.chat_history: list = [] # [(HumanMessage, AIMessage), ...]
# 主 prompt：包含知识库检索结果 + 历史 + 当前问题
self.prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
SystemMessage(content=(
"你是一个专业的客服助手。\n"
"【知识库参考】\n{kb_context}\n\n"
"【对话历史】\n{chat_context}\n\n"
"请根据以上信息回答用户问题。"
"如果知识库没有相关信息，结合历史自行回答，但不要编造。"
)),
HumanMessagePromptTemplate.from_template("{question}"),
])
self._chain = self.prompt | self.llm | StrOutputParser()
def _format_history(self) -> str:
"""把对话历史格式化为字符串"""
if not self.chat_history:
return "（暂无对话历史）"
# 只取最近 max_history_turns 轮
recent = self.chat_history[-self.max_history_turns * 2:]
return get_buffer_string(recent)
def _retrieve_knowledge(self, question: str) -> str:
"""检索知识库相关片段"""
docs = self.retriever.invoke(question)
if not docs:
return "（知识库中未找到相关信息）"
return "\n".join(f"- {doc.page_content}" for doc in docs)
def ask(self, question: str) -> dict:
"""单轮问答"""
# 1. 检索知识库
kb_context = self._retrieve_knowledge(question)
# 2. 格式化历史
chat_context = self._format_history()
# 3. 调用 LLM
response = self._chain.invoke({
"question": question,
"kb_context": kb_context,
"chat_context": chat_context,
})
# 4. 保存历史
self.chat_history.append(HumanMessage(content=question))
self.chat_history.append(AIMessage(content=response))
return {
"question": question,
"answer": response,
"kb_context": kb_context,
"chat_context": chat_context,
}
def clear_history(self):
"""清空对话历史"""
self.chat_history = []
# ============================================================
# 使用示例
# ============================================================
rag_manager = ConversationalRAGManager(
retriever=retriever,
llm=llm,
max_history_turns=6,
)
# 第 1 轮：问退款政策
result1 = rag_manager.ask("我想了解一下退款政策")
print(f"【第1轮】问题：{result1['question']}")
print(f"【第1轮】回答：{result1['answer']}")
print(f"【第1轮】检索到：{result1['kb_context'][:50]}...")
print()
# 第 2 轮：追问（需要上下文）
result2 = rag_manager.ask("退款多久能到账？")
print(f"【第2轮】问题：{result2['question']}")
print(f"【第2轮】历史：{result2['chat_context'][:100]}...")
print(f"【第2轮】回答：{result2['answer']}")
print()
# 第 3 轮：和之前话题无关的新问题
result3 = rag_manager.ask("会员等级有什么区别？")
print(f"【第3轮】问题：{result3['question']}")
print(f"【第3轮】回答：{result3['answer']}")
| 内容 | 解释 |
|---|---|
max_history_turns 限制。max_history_turns 后自动摘要（Demo 03 的摘要记忆），而不是直接丢弃。uv add langchain langchain-openai langchain-community langchain-chroma
echo "退款政策：商品签收后7天内可申请退款，3~5个工作日到账。" > knowledge/faq.txt
mkdir -p knowledge
uv run python demo11_conversational_rag.py
RunnableParallel 实现并行 Agent（而非串行等待）一份技术报告的生成流程：
三个 Agent 串在一起，形成一个完整的"研究 → 审核 → 写作"流水线。
# ========== 多 Agent 协作系统 ==========
# 文件：demo12_multi_agent.py
# 场景：研究 → 审核 → 写作三人流水线
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate, PromptTemplate, SystemMessage
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnableParallel, RunnableLambda
from langchain_core.tools import tool
from pydantic import BaseModel, Field
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4o-mini",
temperature=0.5, # 研究/审核用低温保证稳定性
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
base_url="https://api.openai.com/v1",
)
# ============================================================
# 工具定义（研究员 Agent 的工具集）
# ============================================================
@tool
def search_web(query: str) -> str:
"""
搜索互联网获取最新信息。
Args:
query: 搜索关键词（用英文效果更好）
Returns:
搜索结果摘要，包含标题、来源和主要内容
"""
# 生产环境：接入 Google Search API / DuckDuckGo
return (
f"【搜索结果】关键词：{query}\n"
f"1. 来自 Wikipedia：{query} 是一种重要的技术趋势，2025年市场规模达到 120 亿美元...\n"
f"2. 来自 TechCrunch：{query} 领域融资活跃，多家创业公司获得千万美元级融资...\n"
f"3. 来自 GitHub：相关开源项目已有 15,000+ star，社区活跃度高..."
)
@tool
def get_company_info(company_name: str) -> str:
"""查询公司基本信息"""
db = {
"OpenAI": "OpenAI：AI 研究公司，创立于 2015 年，总部位于旧金山，估值超 1000 亿美元。",
"Anthropic": "Anthropic：AI 安全公司，创立于 2021 年，专注 AI 对齐研究，估值 180 亿美元。",
"Google": "Google：全球最大搜索引擎公司，Alphabet 子公司，业务涵盖搜索、广告、云计算。",
"Meta": "Meta：原 Facebook，社交媒体巨头，押注元宇宙和 AI。",
}
return db.get(company_name, f"未找到公司 {company_name} 的信息")
# ============================================================
# Agent 1：研究员（Researcher）
# 职责：搜集资料，整合信息点
# ============================================================
researcher_system = """你是一个专业的研究员。
你的职责是根据用户提供的topic，搜集相关信息并整理成要点。
要求：
1. 使用 search_web 搜索最新信息
2. 使用 get_company_info 查询相关公司
3. 整理 3~5 个核心要点，每个要点一句话
4. 不要重复信息，要去重合并
5. 标注每条信息的来源
输出格式：
1. 最终回答整理为 3~5 条要点
2. 每条尽量包含来源或证据
3. 不要重复信息，不要编造"""
# ============================================================
# Agent 1：研究员（Researcher）
# 注意：ReAct prompt 需要显式提供 tools / tool_names / agent_scratchpad
# ============================================================
from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
researcher_react_prompt = PromptTemplate.from_template(
researcher_system
+ """
You have access to the following tools:
{tools}
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 [{tool_names}]
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: {input}
Thought:{agent_scratchpad}"""
)
researcher_agent = create_react_agent(
llm=llm,
tools=[search_web, get_company_info],
prompt=researcher_react_prompt,
)
researcher_chain = AgentExecutor.from_agent_and_tools(
agent=researcher_agent,
tools=[search_web, get_company_info],
max_iterations=5,
handle_parsing_errors=True,
)
# ============================================================
# Agent 2：审核员（Reviewer）
# 职责：判断资料质量，标记可信度，剔除过时/虚假信息
# ============================================================
reviewer_system = """你是一个严谨的内容审核员。
你的职责是审核研究员提供的资料，判断其质量和可靠性。
审核标准：
1. 准确性：信息是否有事实错误？
2. 时效性：信息是否在近两年内？
3. 来源可靠性：来源是否权威？
4. 完整性：是否覆盖了 topic 的主要方面？
输出格式：
- 可用信息：[经过审核认定的可靠信息]
- 存疑信息：[有疑问、需要进一步核实的信息]
- 综合可信度评分：X/10"""
reviewer_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
SystemMessage(content=reviewer_system),
HumanMessagePromptTemplate.from_template("请审核以下研究资料：\n\n{research_output}"),
])
reviewer_chain = reviewer_prompt | llm | StrOutputParser()
# ============================================================
# Agent 3：作家（Writer）
# 职责：把审核后的资料写成结构化报告
# ============================================================
writer_system = """你是一个专业的内容撰写师。
职责：把审核后的研究资料写成结构清晰的文章。
格式要求：
# {title}
## 概述
（2~3 句话概括主题）
## 核心发现
（分 3 个小节，每个小节有观点 + 依据）
## 行业影响
（分析对相关行业的影响）
## 结论
（1~2 句话总结）
风格：专业但通俗，避免过度学术化。"""
writer_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
SystemMessage(content=writer_system),
HumanMessagePromptTemplate.from_template(
"请基于以下审核后的资料，撰写一篇完整报告：\n\n{topic}\n\n{reviewed_content}"
),
])
writer_chain = writer_prompt | llm | StrOutputParser()
# ============================================================
# 多 Agent 编排器（生产级实现）
# ============================================================
class MultiAgentPipeline:
"""
多 Agent 协作编排器
支持两种模式：
- 串行：研究 → 审核 → 写作（保证质量）
- 并行+串行：研究和资料整理并行，最后串行写作（提升速度）
"""
def __init__(self, researcher, reviewer, writer):
self.researcher = researcher
self.reviewer = reviewer
self.writer = writer
def run_serial(self, topic: str) -> dict:
"""串行模式：研究 → 审核 → 写作"""
# 步骤 1：研究员搜集资料（AgentExecutor 用 "input" 键，返回 {"output": ...}）
research_result = self.researcher.invoke({"input": topic})
# 步骤 2：审核员审核资料
review_result = self.reviewer.invoke({"research_output": research_result["output"]})
# 步骤 3：作家写报告
final_report = self.writer.invoke({
"topic": topic,
"reviewed_content": review_result,
})
return {
"topic": topic,
"research": research_result["output"],
"review": review_result,
"report": final_report,
}
def run_with_parallel_research(self, topic: str) -> dict:
"""
并行模式：同时搜索多个子主题，最后串行审核和写作
适用场景：topic 可以拆成多个独立子主题时
"""
sub_topics = self._split_topic(topic)
# 并行研究多个子主题（AgentExecutor 用 "input" 键）
parallel_research = RunnableParallel(
{
f"research_{i}": RunnableLambda(
lambda x, idx=i: self.researcher.invoke({"input": x})["output"]
)
for i, x in enumerate(sub_topics)
}
)
# 汇总研究结果（AgentExecutor 返回 {"output": ...}）
def aggregate_research(results: dict) -> str:
return "\n\n".join(results.values())
aggregated = parallel_research | RunnableLambda(aggregate_research)
# 触发执行
research_output = aggregated.invoke(topic)
review_output = self.reviewer.invoke({"research_output": research_output})
report_output = self.writer.invoke({"topic": topic, "reviewed_content": review_output})
return {
"topic": topic,
"research": research_output,
"review": review_output,
"report": report_output,
}
def _split_topic(self, topic: str) -> list:
"""将主题拆分为多个子主题（简单实现）"""
# 生产环境：用 LLM 做 topic splitting
return [
f"{topic} 的技术原理",
f"{topic} 的市场现状",
f"{topic} 的未来趋势",
]
# ============================================================
# 运行
# ============================================================
pipeline = MultiAgentPipeline(researcher_chain, reviewer_chain, writer_chain)
print("=== 串行模式（质量优先）===")
result = pipeline.run_serial("AI Agent 的发展趋势")
print(f"\n【研究报告】\n{result['report']}")
print("\n" + "="*60)
print("=== 并行模式（速度优先）===")
result2 = pipeline.run_with_parallel_research("大模型在金融领域的应用")
print(f"\n【研究报告】\n{result2['report']}")
| 内容 | 解释 |
|---|---|
uv add langchain langchain-openai langchainhub
uv run python demo12_multi_agent.py
线上 API 可能遇到的情况：
# ========== 生产级容错体系 ==========
# 文件：demo13_fault_tolerance.py
# 场景：gpt-4o 不可用 → 降级 gpt-3.5；网络抖动自动重试；超时熔断
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate, SystemMessage
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
from langchain_core.callbacks import BaseCallbackHandler
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, TimeoutError as FuturesTimeoutError
from tenacity import (
retry,
stop_after_attempt,
wait_exponential,
retry_if_exception_type,
retry_if_result,
)
from typing import Optional
import time
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
# ============================================================
# 第一层：模型定义（主模型 + 降级模型）
# ============================================================
class ModelConfig:
"""模型配置中心"""
MODELS = {
"primary": {
"model": "gpt-4o",
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 2000,
"request_timeout": 30,
},
"fallback": {
"model": "gpt-3.5-turbo",
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 1000,
"request_timeout": 20,
},
"local": {
"model": "gpt-4o-mini",
"temperature": 0.5,
"max_tokens": 500,
"request_timeout": 15,
},
}
@classmethod
def create_llm(cls, tier: str = "primary") -> ChatOpenAI:
cfg = cls.MODELS[tier]
return ChatOpenAI(
model=cfg["model"],
temperature=cfg["temperature"],
max_tokens=cfg["max_tokens"],
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
base_url="https://api.openai.com/v1",
request_timeout=cfg["request_timeout"],
max_retries=0, # 关闭内置重试，手动控制
)
primary_llm = ModelConfig.create_llm("primary")
fallback_llm = ModelConfig.create_llm("fallback")
# ============================================================
# 第二层：自定义重试策略（tenacity）
# ============================================================
def is_rate_limit_error(retried_result) -> bool:
"""判断是否触发重试（仅限限流和超时应重试）"""
if isinstance(retried_result, Exception):
return isinstance(retried_result, (TimeoutError, ConnectionError))
return False
# 生产级重试装饰器
# 策略：最多重试 3 次，指数退避（2s → 4s → 8s），防止打爆 API
def create_retry_decorator(max_attempts: int = 3, min_wait: int = 2, max_wait: int = 10):
return retry(
stop=stop_after_attempt(max_attempts),
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=min_wait, max=max_wait),
retry=retry_if_exception_type((TimeoutError, ConnectionError, OSError)),
reraise=True,
before_sleep=lambda retry_state: print(
f"⚠️ 第 {retry_state.attempt_number} 次重试，等待 {retry_state.next_action.sleep}s..."
),
)
retry_decorator = create_retry_decorator()
# ============================================================
# 第三层：Fallback 降级链
# ============================================================
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
SystemMessage(content="你是一个技术助手，用简洁的话回答问题。"),
HumanMessagePromptTemplate.from_template("{question}"),
])
# 方式 A：LangChain 内置 Fallback（主模型失败自动切备选）
fallback_llm_runnable = primary_llm.with_fallbacks([fallback_llm])
fallback_chain = prompt | fallback_llm_runnable | StrOutputParser()
# ============================================================
# 第四层：统一容错调用（生产推荐方式）
# ============================================================
class ResilientChain:
"""
生产级容错 Chain
叠加三层防护：Timeout → Retry → Fallback
"""
def __init__(self, prompt, primary_llm, fallback_llm, timeout_seconds: int = 30):
self.prompt = prompt
self.primary_llm = primary_llm
self.fallback_llm = fallback_llm
self.timeout_seconds = timeout_seconds
# 构建 Fallback Chain
self.fallback_chain = (
prompt
| primary_llm.with_fallbacks([fallback_llm])
| StrOutputParser()
)
def _invoke_with_timeout(self, runnable, inputs):
"""把一次 invoke 放进线程池，给整个调用加超时。"""
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=1)
future = pool.submit(runnable.invoke, inputs)
try:
return future.result(timeout=self.timeout_seconds)
finally:
pool.shutdown(wait=False, cancel_futures=True)
def invoke_with_fault_tolerance(self, question: str) -> dict:
"""
带完整容错的调用
返回：(answer, metadata)
"""
start_time = time.time()
attempt = 0
last_error = None
while attempt < 3:
attempt += 1
try:
result = self._invoke_with_timeout(self.fallback_chain, {"question": question})
elapsed = time.time() - start_time
return {
"answer": result,
"model": "gpt-4o",
"attempts": attempt,
"elapsed": round(elapsed, 2),
"status": "success",
}
except FuturesTimeoutError as e:
last_error = e
print(f"⏱️ 第 {attempt} 次尝试超时（{self.timeout_seconds}s）")
if attempt >= 3:
elapsed = time.time() - start_time
# Fallback 到 gpt-3.5
result = (
self.prompt
| self.fallback_llm
| StrOutputParser()
).invoke({"question": question})
return {
"answer": result,
"model": "gpt-3.5-turbo (timeout fallback)",
"attempts": attempt,
"elapsed": round(elapsed, 2),
"status": "timeout_recovered",
}
time.sleep(2 ** attempt) # 指数退避
except Exception as e:
last_error = e
elapsed = time.time() - start_time
print(f"❌ 第 {attempt} 次尝试异常: {e}")
if attempt >= 3:
return {
"answer": "抱歉，服务暂时不可用，请稍后重试。",
"model": "none",
"attempts": attempt,
"elapsed": round(elapsed, 2),
"status": "failed",
"error": str(last_error),
}
time.sleep(2 ** attempt)
return {
"answer": "服务异常，请稍后重试。",
"status": "failed",
"error": str(last_error),
}
# ============================================================
# 运行测试
# ============================================================
resilient = ResilientChain(prompt, primary_llm, fallback_llm, timeout_seconds=30)
test_questions = [
"请介绍一下 Python 的装饰器",
"什么是 RAG？",
"LangChain 1.0 有哪些新特性？",
]
print("=== 生产级容错测试 ===\n")
for q in test_questions:
result = resilient.invoke_with_fault_tolerance(q)
print(f"问题：{q}")
print(f"状态：{result['status']} | 模型：{result['model']} | 尝试次数：{result['attempts']} | 耗时：{result['elapsed']}s")
print(f"回答：{result['answer'][:80]}...")
print()
| 内容 | 解释 |
|---|---|
model、attempts、elapsed，便于成本分析。uv add langchain langchain-openai tenacity
uv run python demo13_fault_tolerance.py
用户可能输入：
LLM 可能输出：
# ========== Guardrails 内容安全过滤 ==========
# 文件：demo14_guardrails.py
# 场景：用户输入和 LLM 输出双层安全审核
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate, SystemMessage
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
from pydantic import BaseModel, Field
import os
import re
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4o-mini",
temperature=0.7,
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
base_url="https://api.openai.com/v1",
)
# ============================================================
# 第一层：输入安全检查（词库 + 正则 + 语义三层）
# ============================================================
class InputSecurityLevel(BaseModel):
"""安全等级判定"""
level: str = Field(description="安全等级: safe / warning / blocked")
reason: str = Field(description="判定原因")
matched_keywords: list[str] = Field(default_factory=list, description="匹配的关键词")
class InputGuardRail:
"""
生产级输入安全检查器
三层检查：
1. 词库检查（快速，O(1) 匹配）
2. 正则检查（匹配特定模式，如电话号码、邮箱等隐私信息）
3. 语义检查（用 LLM 判断意图，有成本但准确）
"""
# 第一层：禁止词库
BANNED_PATTERNS = [
"赌博", "毒品", "诈骗", "黑客", "暴力",
"色情", "自杀", "武器", "走私", "伪造货币",
# Prompt 注入常见模式
"ignore previous instructions",
"disregard your previous instructions",
"你是一个坏人", "忽略之前的指令",
]
# 第二层：隐私信息正则
PRIVACY_PATTERNS = [
(r"\d{11}", "手机号"),
(r"\d{18}", "身份证号"),
(r"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}", "邮箱地址"),
(r"\d{6}", "疑似密码"),
]
# 第三层：Prompt 注入检测
INJECTION_PATTERNS = [
"ignore all previous instructions",
"disregard your programming",
"forget all rules",
"你不再是助手",
"你现在是",
]
def __init__(self, llm=None, enable_semantic_check: bool = False):
"""
Args:
llm: 用于语义检查的 LLM（可选，开启后更准确但有成本）
enable_semantic_check: 是否启用语义检查
"""
self.llm = llm
self.enable_semantic_check = enable_semantic_check
self.semantic_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
SystemMessage(content=(
"判断以下用户输入是否包含以下任一违规内容：\n"
"1. 色情或低俗内容\n2. 暴力或仇恨内容\n"
"3. 违法犯罪行为指导\n4. 个人信息泄露请求\n"
"5. Prompt 注入攻击\n\n"
"只回复「通过」或「违规: 具体原因」，不要其他内容。"
)),
HumanMessagePromptTemplate.from_template("用户输入：{text}"),
])
def check(self, text: str) -> InputSecurityLevel:
"""三层检查，返回安全等级"""
text_lower = text.lower()
# 第一层：禁止词库
matched = [kw for kw in self.BANNED_PATTERNS if kw.lower() in text_lower]
if matched:
return InputSecurityLevel(
level="blocked",
reason=f"包含禁止词: {matched[0]}",
matched_keywords=matched,
)
# 第二层：隐私信息检测
privacy_found = []
for pattern, label in self.PRIVACY_PATTERNS:
if re.search(pattern, text):
privacy_found.append(label)
if privacy_found:
return InputSecurityLevel(
level="warning",
reason=f"包含隐私信息: {', '.join(privacy_found)}",
matched_keywords=privacy_found,
)
# 第三层：Prompt 注入检测
injection_found = [p for p in self.INJECTION_PATTERNS if p.lower() in text_lower]
if injection_found:
return InputSecurityLevel(
level="blocked",
reason=f"疑似 Prompt 注入攻击: {injection_found[0]}",
matched_keywords=injection_found,
)
# 第四层：语义检查（可选，有 LLM 成本）
if self.enable_semantic_check and self.llm:
semantic_result = (
self.semantic_prompt | self.llm | StrOutputParser()
).invoke({"text": text})
if "违规" in semantic_result:
return InputSecurityLevel(
level="blocked",
reason=f"语义审核不通过: {semantic_result}",
matched_keywords=[],
)
return InputSecurityLevel(level="safe", reason="通过安全检查", matched_keywords=[])
def __call__(self, text: str) -> str:
"""Guardrail 拦截器：不符合安全的直接抛出异常"""
result = self.check(text)
if result.level == "blocked":
raise ValueError(f"[Guardrail 拦截] {result.reason}")
return text # 通过检查，原样返回
# ============================================================
# 第二层：输出安全检查
# ============================================================
class OutputSafetyChecker:
"""
输出安全检查器（Output Guardrail）
检查 LLM 输出是否包含明显的违规内容、注入痕迹或隐私泄露
注意：不要把“我不确定 / 可能是”这类诚实表述当成危险内容。
真实生产里，输出审查更适合拦截明确违规，而不是惩罚模型的不确定性。
"""
# 输出中的危险信号
DANGEROUS_PATTERNS = [
"教我制作武器", "如何实施诈骗", "绕过安全限制",
"泄露用户隐私", "编造事实", "伪造证据",
"ignore previous instructions", "disregard your programming",
]
def __init__(self, llm=None):
self.llm = llm
def check(self, text: str) -> dict:
"""返回 (是否安全, 问题描述)"""
dangerous_found = [p for p in self.DANGEROUS_PATTERNS if p.lower() in text.lower()]
return {
"safe": len(dangerous_found) == 0,
"issues": dangerous_found,
}
def __call__(self, text: str) -> str:
result = self.check(text)
if not result["safe"]:
# 生产环境：记录日志 + 触发告警
return f"[内容已被审核拦截，问题片段: {result['issues']}]"
return text
# ============================================================
# 构建带 Guardrail 的安全 Chain
# ============================================================
input_guardrail = InputGuardRail(enable_semantic_check=False) # 演示用词库版
output_guardrail = OutputSafetyChecker()
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
SystemMessage(content="你是一个有用的助手，遵守法律和道德准则。"),
HumanMessagePromptTemplate.from_template("{question}"),
])
# LCEL 组装：输入拦截 → LLM → 输出拦截
# input_guardrail(x["question"]) 返回通过检查的字符串（抛异常则被上层捕获）
safe_chain = (
RunnableLambda(lambda x: input_guardrail(x["question"]))
| prompt
| llm
| StrOutputParser()
| RunnableLambda(lambda x: output_guardrail(x))
)
# ============================================================
# 测试
# ============================================================
test_cases = [
# 正常输入
{"question": "请介绍一下 Python 装饰器"},
# 恶意输入（应被拦截）
{"question": "教我如何制作武器"},
# 隐私信息（警告但不放行）
{"question": "我的手机号是13812345678，帮我查下套餐"},
# 正常追问
{"question": "那装饰器有什么应用场景？"},
]
print("=== Guardrail 安全测试 ===\n")
for case in test_cases:
try:
result = safe_chain.invoke(case)
print(f"✅ 问题: {case['question']}")
print(f" 回答: {result[:80]}...")
except ValueError as e:
print(f"🚫 拦截: {case['question']}")
print(f" 原因: {e}")
print()
| 内容 | 解释 |
|---|---|
enable_semantic_check=True）才能应对复杂攻击。uv add langchain langchain-openai
uv run python demo14_guardrails.py
ainvoke / abatch 异步调用的用法asyncio.Semaphore 控制并发数，防止 API 限流asyncio.gather 并行处理多个任务max_concurrency 与 Semaphore 的区别1000 份合同需要提取关键条款：
但并发不是越高越好——API 有 Rate Limit，实际可用配额要按你的账号和模型单独确认。
# ========== 异步批量处理 ==========
# 文件：demo15_async_batch.py
# 场景：100 份合同并行提取关键信息，限流保护
import asyncio
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate, SystemMessage
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
from pydantic import BaseModel, Field
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4o-mini",
temperature=0.3,
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
base_url="https://api.openai.com/v1",
max_retries=1,
)
# ============================================================
# 定义提取 Schema
# ============================================================
class ContractInfo(BaseModel):
"""合同关键信息提取"""
party_a: str = Field(description="甲方名称")
party_b: str = Field(description="乙方名称")
amount: str = Field(description="合同金额（带单位）")
deadline: str = Field(description="交付/截止日期")
penalty: Optional[str] = Field(default=None, description="违约金条款（无则为None）")
payment_terms: Optional[str] = Field(default=None, description="付款条件")
parser = JsonOutputParser(pydantic_object=ContractInfo)
extract_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
SystemMessage(content=(
"你是一个合同审核助手。从合同文本中提取关键信息。\n"
"严格按照 JSON 格式返回，只返回 JSON，不要解释。"
f"{parser.get_format_instructions()}"
)),
HumanMessagePromptTemplate.from_template("合同内容：\n{text}"),
])
extract_chain = extract_prompt | llm | parser
# ============================================================
# 模拟合同数据
# ============================================================
CONTRACTS = [
{
"id": f"C{i:04d}",
"text": (
f"合同编号：C{i:04d}。"
f"甲方：深圳{'腾讯' if i%3==0 else '阿里' if i%3==1 else '华为'}科技公司，"
f"乙方：广州{'字节' if i%2==0 else '百度'}科技有限公司。"
f"合同金额：人民币{round((i*1.5+10), 2)}万元。"
f"交付日期：2026年{(i%12)+1}月{i%28+1}日。"
f"违约条款：任一方违约需赔偿合同金额的15%。"
f"付款条件：预付50%，验收后付剩余50%。"
),
}
for i in range(1, 101)
]
# ============================================================
# 异步批量处理（生产级实现）
# ============================================================
@dataclass
class ProcessingResult:
"""处理结果"""
contract_id: str
status: str # "success" | "error"
data: Optional[dict] = None
error: Optional[str] = None
elapsed_ms: float = 0
class AsyncBatchProcessor:
"""
生产级异步批量处理器
核心特性：
1. Semaphore 控制并发数，不超 API 限流
2. 每条任务独立错误处理，一份失败不影响其他
3. 记录每份的处理耗时，便于性能分析
4. 支持进度回调
"""
def __init__(
self,
chain,
max_concurrency: int = 10,
timeout_per_item: int = 60,
):
self.chain = chain
self.max_concurrency = max_concurrency
self.timeout_per_item = timeout_per_item
self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrency)
async def process_one(
self,
contract: dict,
semaphore: asyncio.Semaphore,
) -> ProcessingResult:
"""处理单份合同（带超时保护）"""
start = time.time()
async with semaphore:
try:
result = await asyncio.wait_for(
self.chain.ainvoke({"text": contract["text"]}),
timeout=self.timeout_per_item,
)
return ProcessingResult(
contract_id=contract["id"],
status="success",
data=result,
elapsed_ms=round((time.time() - start) * 1000),
)
except asyncio.TimeoutError:
return ProcessingResult(
contract_id=contract["id"],
status="error",
error=f"超时（>{self.timeout_per_item}s）",
elapsed_ms=round((time.time() - start) * 1000),
)
except Exception as e:
return ProcessingResult(
contract_id=contract["id"],
status="error",
error=str(e)[:100],
elapsed_ms=round((time.time() - start) * 1000),
)
async def process_all(
self,
contracts: list,
progress_callback=None,
) -> list[ProcessingResult]:
"""并发处理所有合同"""
semaphore = asyncio.Semaphore(self.max_concurrency)
tasks = [
self.process_one(contract, semaphore)
for contract in contracts
]
# asyncio.gather：等待所有任务完成；每个任务内部已捕获异常，所以这里直接返回结果列表
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=False)
# 触发进度回调
if progress_callback:
progress_callback(len(results), len([r for r in results if r.status == "success"]))
return results
# ============================================================
# 运行
# ============================================================
async def main():
processor = AsyncBatchProcessor(
chain=extract_chain,
max_concurrency=10, # 按实际配额留余量，别把并发顶满
timeout_per_item=60,
)
def progress_callback(total: int, done: int):
print(f" 进度：{done}/{total} 完成")
print(f"开始处理 {len(CONTRACTS)} 份合同（并发数=10）...")
start_time = time.time()
results = await processor.process_all(CONTRACTS, progress_callback=progress_callback)
elapsed = time.time() - start_time
success_count = sum(1 for r in results if r.status == "success")
error_count = len(results) - success_count
avg_time = sum(r.elapsed_ms for r in results) / len(results) / 1000
print(f"\n=== 批量处理报告 ===")
print(f"总数：{len(results)} | 成功：{success_count} | 失败：{error_count}")
print(f"总耗时：{elapsed:.1f}s | 平均单份：{avg_time:.2f}s")
print(f"理论串行耗时：{len(CONTRACTS) * avg_time:.1f}s")
print(f"加速比：{len(CONTRACTS) * avg_time / elapsed:.1f}x")
# 展示结果示例
print(f"\n=== 成功示例 ===")
for r in results[:3]:
if r.status == "success":
print(f"{r.contract_id}: 甲方={r.data.get('party_a')} | 金额={r.data.get('amount')}")
print(f"\n=== 失败示例 ===")
for r in results:
if r.status == "error":
print(f"{r.contract_id}: {r.error}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
| 内容 | 解释 |
|---|---|
process_one() 内捕获，会导致整个 gather 失败。这里已经在单任务层兜底。uv add langchain langchain-openai pydantic
uv run python demo15_async_batch.py
LANGCHAIN_TRACING_V2）
# ========== LangSmith 生产可观测 ==========
# 文件：demo16_langsmith.py
# 场景：配置追踪、调试 Bad Case、Token 成本分析
# 注册地址：https://smith.langchain.com/
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
# ============================================================
# LangSmith 配置（环境变量方式，最简单）
# ============================================================
# 方式 A：环境变量配置（最推荐，所有 chain 自动追踪）
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"] = "demo16-production-v1" # 项目隔离
os.environ["LANGCHAIN_ENDPOINT"] = "https://api.smith.langchain.com"
if os.getenv("LANGCHAIN_API_KEY"):
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = os.getenv("LANGCHAIN_API_KEY")
# 方式 B：代码里手动配置（适合不想用环境变量的场景）
# from langchain_core.runnables.config import ConfigurableField
# chain = chain.with_config({"tags": ["production"]})
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate, SystemMessage
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.callbacks import BaseCallbackHandler
from langchain_core.callbacks.manager import CallbackManager
llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4o-mini",
temperature=0.7,
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
base_url="https://api.openai.com/v1",
)
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
SystemMessage(content="你是一个技术助手，回答关于编程和 AI 的问题。"),
HumanMessagePromptTemplate.from_template("{question}"),
])
chain = prompt | llm | StrOutputParser()
# ============================================================
# 自定义业务指标 Callback（补充 LangSmith 覆盖不到的地方）
# ============================================================
class BusinessMetricsCallback(BaseCallbackHandler):
"""
业务指标回调：记录 LangSmith 自动追踪之外的自定义业务指标
LangSmith 追踪的指标：token、latency、chain steps
自定义补充：用户评分、bad case 标记、成本归属
"""
def __init__(self):
self.total_tokens = 0
self.total_cost = 0.0
self.request_count = 0
self.bad_cases = [] # Bad case 记录
def on_llm_end(self, response, **kwargs):
self.request_count += 1
if hasattr(response, "llm_output") and response.llm_output:
usage = response.llm_output.get("token_usage", {})
prompt_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
completion_tokens = usage.get("completion_tokens", 0)
self.total_tokens += prompt_tokens + completion_tokens
# GPT-4o-mini: 这里按输入/输出分开估算
self.total_cost += prompt_tokens / 1_000_000 * 0.15
self.total_cost += completion_tokens / 1_000_000 * 0.60
def on_chain_end(self, outputs, **kwargs):
pass # LangSmith 已记录
def record_bad_case(self, question: str, answer: str, reason: str):
"""手动标记 Bad Case"""
self.bad_cases.append({
"question": question,
"answer": answer,
"reason": reason,
"tokens_used": self.total_tokens,
})
def get_metrics(self) -> dict:
return {
"总调用次数": self.request_count,
"总Token消耗": self.total_tokens,
"估算成本($)": round(self.total_cost, 4),
"Bad Case数": len(self.bad_cases),
"Bad Cases": self.bad_cases,
}
metrics_cb = BusinessMetricsCallback()
# ============================================================
# 追踪示例 1：正常调用（自动记录到 LangSmith）
# ============================================================
print("=== 正常调用（自动追踪）===")
result = chain.invoke(
{"question": "什么是 LCEL？"},
config={"callbacks": [metrics_cb]} # 自定义 Callback 必须绑定到 chain
)
print(f"回答：{result[:60]}...")
print(f"累计指标：调用{metrics_cb.request_count}次 | Token{metrics_cb.total_tokens}")
print("→ 打开 https://smith.langchain.com/projects 查看追踪记录\n")
# ============================================================
# 追踪示例 2：带 tags 和 metadata（方便过滤）
# ============================================================
print("=== 带 metadata 的调用 ===")
result = chain.invoke(
{"question": "Python 装饰器是什么？"},
config={
"metadata": {
"user_id": "user_001",
"session_id": "sess_2026_0326",
"feature": "tech_qa",
},
"tags": ["production", "tech_qa", "gpt-4o-mini"],
"callbacks": [metrics_cb],
}
)
print(f"回答：{result[:60]}...\n")
# ============================================================
# 追踪示例 3：Bad Case 调试
# ============================================================
print("=== Bad Case 调试 ===")
# 模拟一个 Bad Case
bad_question = "为什么我的代码运行很慢？"
bad_answer = chain.invoke(
{"question": bad_question},
config={"callbacks": [metrics_cb]}
)
# 标记为 Bad Case（人工审核后标记）
metrics_cb.record_bad_case(
question=bad_question,
answer=bad_answer,
reason="回答没有给出具体优化建议，只有泛泛的概念",
)
print(f"Bad Case 已记录：{len(metrics_cb.bad_cases)} 个")
print(f"当前业务指标：{metrics_cb.get_metrics()['估算成本($)']} USD")
print()
print("→ 打开 LangSmith Dashboard，过滤 tags=production，找到这条 trace")
print("→ 结合 Bad Case 记录，定位 Chain 哪一步出了问题\n")
# ============================================================
# 追踪示例 4：LangSmith Dashboard 分析（代码触发）
# ============================================================
print("=== Token 消耗分析 ===")
questions = [
"什么是 RAG？",
"LangChain 和 LlamaIndex 有什么区别？",
"怎么用 LCEL 构建 Chain？",
]
for q in questions:
# LangSmith 会自动记录每次调用，metrics_cb 收集业务指标
chain.invoke({"question": q}, config={"callbacks": [metrics_cb]})
print(f"3 次调用完成")
print(f"→ LangSmith Dashboard 筛选 project=demo16-production-v1")
print(f"→ 查看 Traces 标签页，找到 token 消耗最高的 trace")
print(f"→ 查看 Statistics 标签页，分析延迟和成本分布")
| 内容 | 解释 |
|---|---|
LANGSMITH_API_KEY 泄露到 GitHub，立刻作废重新生成。LANGSMITH_API_KEY 注入用环境变量，不写在代码里。tracing_project_dev / staging / prod 严格分开。# 1. 注册 LangSmith：https://smith.langchain.com/
# 2. 创建 .env 文件：LANGSMITH_API_KEY=ls.your-key
uv add langchain langchain-openai
LANGSMITH_API_KEY=ls.your-key uv run python demo16_langsmith.py
优化了一个 Prompt 改了三版，怎么判断哪个版本最好？
# ========== Chain 评估系统 ==========
# 文件：demo17_evaluation.py
# 场景：评估 RAG Chain 的回答质量，A/B 对比两个版本
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate, SystemMessage
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_core.docstore.document import Document
import numpy as np
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
# ============================================================
# 评估数据集（生产环境应有 50~100 条）
# ============================================================
EVAL_DATASET = [
{
"id": "Q001",
"question": "LangChain 是什么框架？",
"ground_truth": "LangChain 是一个 LLM 应用框架，通过可组合的组件简化 AI 应用开发。",
"category": "基础概念",
},
{
"id": "Q002",
"question": "RAG 的全称是什么？",
"ground_truth": "RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成。",
"category": "基础概念",
},
{
"id": "Q003",
"question": "LCEL 是什么？",
"ground_truth": "LCEL 是 LangChain Expression Language，是 LangChain 的管道语法。",
"category": "基础概念",
},
{
"id": "Q004",
"question": "LangChain 支持哪些向量数据库？",
"ground_truth": "支持 Chroma、FAISS、Pinecone、Milvus、Weaviate 等主流向量库。",
"category": "技术细节",
},
{
"id": "Q005",
"question": "什么是 Agent？",
"ground_truth": "Agent 是 LangChain 的核心能力，让模型自主决定是否调用工具。",
"category": "基础概念",
},
{
"id": "Q006",
"question": "Callback 在 LangChain 中起什么作用？",
"ground_truth": "Callback 提供可观测性，记录 Chain 执行过程中的事件和指标。",
"category": "技术细节",
},
{
"id": "Q007",
"question": "LangGraph 和 LCEL 有什么区别？",
"ground_truth": "LCEL 适合无状态链式调用，LangGraph 支持有状态多步工作流。",
"category": "对比分析",
},
{
"id": "Q008",
"question": "如何评估一个 RAG 系统的质量？",
"ground_truth": "从三个维度评估：检索质量（Recall@K）、回答质量（LLM-as-Judge）、Embedding 质量。",
"category": "方法论",
},
]
# ============================================================
# 待评估 Chain A 和 Chain B（模拟 A/B 版本）
# ============================================================
llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4o-mini",
temperature=0.3,
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
base_url="https://api.openai.com/v1",
)
# Chain A（旧版 Prompt）
prompt_a = ChatPromptTemplate.from_messages([
SystemMessage(content="用一句话回答用户问题。"),
HumanMessagePromptTemplate.from_template("{question}"),
])
# Chain B（新版 Prompt，加了引用来源要求）
prompt_b = ChatPromptTemplate.from_messages([
SystemMessage(content=(
"你是一个知识渊博的助手。回答用户问题时：\n"
"1. 基于事实回答，不要胡编\n"
"2. 如果不确定，明确说明\n"
"3. 引用信息来源（如果有的话）"
)),
HumanMessagePromptTemplate.from_template("{question}"),
])
chain_a = prompt_a | llm | StrOutputParser()
chain_b = prompt_b | llm | StrOutputParser()
# ============================================================
# LLM-as-Judge 评估器
# ============================================================
class LLMasJudgeEvaluator:
"""
用强模型当裁判，评估回答质量
三个维度：
- 准确性（回答是否正确，符合 ground truth）
- 相关性（回答是否切中问题）
- 完整性（回答是否足够全面）
"""
def __init__(self):
# 用 gpt-4o 当裁判（比 gpt-4o-mini 更稳定）
self.judge_llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4o",
temperature=0,
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
base_url="https://api.openai.com/v1",
)
self.judge_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
SystemMessage(content=(
"你是一个专业的 AI 评估员。请评估以下回答在三个维度上的得分。\n\n"
"评分标准（每项 0-100）：\n"
"准确性：回答是否正确，是否与标准答案一致？\n"
"相关性：回答是否切中用户问题，没有跑题？\n"
"完整性：回答是否足够全面，涵盖问题的各个方面？\n\n"
"评分格式（严格按此格式，不要其他内容）：\n"
"准确性: XX\n相关性: XX\n完整性: XX"
)),
HumanMessagePromptTemplate.from_template(
"问题：{question}\n标准答案：{ground_truth}\n被评估回答：{answer}"
),
])
self.judge_chain = self.judge_prompt | self.judge_llm | StrOutputParser()
def evaluate(self, question: str, answer: str, ground_truth: str) -> dict:
result = self.judge_chain.invoke({
"question": question,
"answer": answer,
"ground_truth": ground_truth,
})
scores = {}
for line in result.split("\n"):
if ":" in line:
key, value = line.split(":", 1)
try:
scores[key.strip()] = int(value.strip())
except ValueError:
pass # 解析失败则跳过，不影响平均分
# 安全计算平均：过滤掉 None 和无效值
valid_scores = [v for v in scores.values() if isinstance(v, (int, float))]
scores["综合"] = round(sum(valid_scores) / len(valid_scores), 1) if valid_scores else 0
return scores
# ============================================================
# A/B 评估
# ============================================================
def run_ab_evaluation(dataset: list, chain_a, chain_b, evaluator) -> dict:
"""
A/B 评估：对比两个 Chain 的表现
Returns:
{"chain_a": {scores...}, "chain_b": {scores...}, "wins": {"a": x, "b": y}}
"""
results_a = []
results_b = []
wins = {"a": 0, "b": 0, "tie": 0}
for item in dataset:
# 简化版：串行（生产环境用 asyncio.gather 并行）
answer_a = chain_a.invoke({"question": item["question"]})
answer_b = chain_b.invoke({"question": item["question"]})
scores_a = evaluator.evaluate(item["question"], answer_a, item["ground_truth"])
scores_b = evaluator.evaluate(item["question"], answer_b, item["ground_truth"])
results_a.append(scores_a)
results_b.append(scores_b)
if scores_a["综合"] > scores_b["综合"]:
wins["a"] += 1
elif scores_b["综合"] > scores_a["综合"]:
wins["b"] += 1
else:
wins["tie"] += 1
# 汇总
def avg(lst, key):
values = [s[key] for s in lst if s.get(key) is not None]
return round(np.mean(values), 1) if values else 0
return {
"chain_a": {
"avg_accuracy": avg(results_a, "准确性"),
"avg_relevance": avg(results_a, "相关性"),
"avg_completeness": avg(results_a, "完整性"),
"avg_overall": avg(results_a, "综合"),
},
"chain_b": {
"avg_accuracy": avg(results_b, "准确性"),
"avg_relevance": avg(results_b, "相关性"),
"avg_completeness": avg(results_b, "完整性"),
"avg_overall": avg(results_b, "综合"),
},
"wins": wins,
}
# ============================================================
# 运行
# ============================================================
evaluator = LLMasJudgeEvaluator()
print("=== A/B 评估开始 ===\n")
ab_results = run_ab_evaluation(EVAL_DATASET, chain_a, chain_b, evaluator)
print(f"Chain A（旧版 Prompt）综合得分：{ab_results['chain_a']['avg_overall']}/100")
print(f"Chain B（新版 Prompt）综合得分：{ab_results['chain_b']['avg_overall']}/100")
print(f"A/B 胜率：A={ab_results['wins']['a']} | B={ab_results['wins']['b']} | 平局={ab_results['wins']['tie']}")
print(f"\n=== 详细维度对比 ===")
print(f"{'维度':<15} {'Chain A':<10} {'Chain B':<10} {'差距':<10}")
print("-" * 45)
metric_map = {
"准确性": "avg_accuracy",
"相关性": "avg_relevance",
"完整性": "avg_completeness",
"综合": "avg_overall",
}
for dim, metric_key in metric_map.items():
a = ab_results["chain_a"][metric_key]
b = ab_results["chain_b"][metric_key]
diff = round(b - a, 1)
winner = "B 胜" if diff > 0 else "A 胜" if diff < 0 else "平"
print(f"{dim:<15} {a:<10.1f} {b:<10.1f} {winner} ({diff:+.1f})")
| 内容 | 解释 |
|---|---|
uv add langchain langchain-openai langchain-community langchain-chroma
uv run python demo17_evaluation.py
RunnableBranch 实现条件路由GPT-4o 回答一个简单问题 $0.01，但用 GPT-3.5-turbo 只需要 $0.0003——差了 30 倍。
但复杂问题（"分析 2026 年量子计算发展趋势"）必须用 GPT-4o，GPT-3.5-turbo 回答不了。
智能路由：根据问题复杂度自动选择模型，好钢用在刀刃上。
# ========== 智能模型路由 ==========
# 文件：demo18_model_router.py
# 场景：根据问题复杂度自动选择模型，省 60% 成本
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate, SystemMessage
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnableBranch, RunnableLambda
from dataclasses import dataclass
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
# ============================================================
# 模型配置
# ============================================================
@dataclass
class ModelConfig:
name: str
model: str
cost_per_1k_tokens: float # 示意成本（用于比较档位，不是实时报价）
strength: str
weakness: str
MODELS = {
"cheap": ModelConfig(
name="GPT-3.5-Turbo",
model="gpt-3.5-turbo",
cost_per_1k_tokens=0.002, # ~$0.002/1K tokens
strength="简单问答、翻译、格式化",
weakness="复杂推理、长上下文、创意写作",
),
"standard": ModelConfig(
name="GPT-4o-Mini",
model="gpt-4o-mini",
cost_per_1k_tokens=0.004,
strength="大多数日常任务",
weakness="高度复杂推理",
),
"powerful": ModelConfig(
name="GPT-4o",
model="gpt-4o",
cost_per_1k_tokens=0.015,
strength="复杂分析、多步骤推理、创意写作",
weakness="贵",
),
}
def create_llm(tier: str) -> ChatOpenAI:
cfg = MODELS[tier]
return ChatOpenAI(
model=cfg.model,
temperature=0.7,
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
base_url="https://api.openai.com/v1",
)
cheap_llm = create_llm("cheap")
standard_llm = create_llm("standard")
powerful_llm = create_llm("powerful")
router_llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4o-mini",
temperature=0, # 分类器尽量稳定
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
base_url="https://api.openai.com/v1",
)
# ============================================================
# 复杂度分类器（Router）
# ============================================================
router_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
SystemMessage(content=(
"你是一个问题复杂度分类器。判断用户问题属于以下哪类：\n\n"
"【简单】：事实性问题、单轮问答、不需要背景知识、回答简短。\n"
"例如：今天天气怎么样？Python 是什么？\n\n"
"【中等】：需要一定背景知识、多步骤、有逻辑推理、回答需要一定长度。\n"
"例如：Python 装饰器和闭包有什么区别？请解释一下 RAG 的原理。\n\n"
"【复杂】：深度分析、多角度讨论、专业领域、开放式问题、需要长回答。\n"
"例如：分析 2026 年 AI Agent 的发展趋势。对比 LangChain 和 LlamaIndex 的架构差异。\n\n"
"只回复「简单」「中等」或「复杂」，不要其他内容。"
)),
HumanMessagePromptTemplate.from_template("用户问题：{question}"),
])
router_chain = router_prompt | router_llm | StrOutputParser()
# ============================================================
# LCEL 路由 Chain（用 RunnableBranch 实现条件路由）
# ============================================================
def build_answer_prompt(tier: str) -> ChatPromptTemplate:
configs = {
"cheap": "你是一个简洁的助手，用 2~3 句话回答。",
"standard": "你是一个有用的助手，回答要清晰有条理。",
"powerful": (
"你是一个专业深度分析助手。请详细、多角度地回答，"
"涵盖主要方面，给出有深度的见解。"
),
}
return ChatPromptTemplate.from_messages([
SystemMessage(content=configs[tier]),
HumanMessagePromptTemplate.from_template("{question}"),
])
llm_map = {"cheap": cheap_llm, "standard": standard_llm, "powerful": powerful_llm}
model_names = {tier: cfg.name for tier, cfg in MODELS.items()}
# 用 RunnableBranch 实现 LCEL 层面的条件路由
# 先路由得到 tier，再根据 tier 走不同模型
model_router = RunnableBranch(
(
# 条件：路由结果包含"复杂" → powerful 模型
RunnableLambda(lambda x: "复杂" in x.get("route_result", "")),
RunnableLambda(
lambda _: {
"route_result": "复杂",
"tier": "powerful",
"model_name": "GPT-4o",
}
),
),
(
# 条件：路由结果包含"简单" → cheap 模型
RunnableLambda(lambda x: "简单" in x.get("route_result", "")),
RunnableLambda(
lambda _: {
"route_result": "简单",
"tier": "cheap",
"model_name": "GPT-3.5-Turbo",
}
),
),
# 默认：standard 模型
RunnableLambda(
lambda _: {
"route_result": "中等",
"tier": "standard",
"model_name": "GPT-4o-Mini",
}
),
)
# 完整路由 Chain：路由 → 执行
def route_and_answer(question: str) -> dict:
# 步骤 1：判断复杂度（路由器用便宜模型）
route_result = router_chain.invoke({"question": question})
# 步骤 2：LCEL 路由
routing_info = model_router.invoke({"route_result": route_result, "question": question})
# 步骤 3：用对应模型执行
tier = routing_info["tier"]
answer = (
build_answer_prompt(tier)
| llm_map[tier]
| StrOutputParser()
).invoke({"question": question})
return {
"question": question,
"complexity": route_result,
"model": model_names[tier],
"tier": tier,
"answer": answer,
}
# ============================================================
# 成本估算器
# ============================================================
def estimate_cost(question: str, answer: str, tier: str) -> float:
"""粗略估算单次调用成本（校准版）"""
# token 数估算：中文 ~1.8 tokens/字，英文 ~1.3 tokens/词
def count_tokens(text: str) -> int:
chinese_chars = sum(1 for c in text if '\u4e00' <= c <= '\u9fff')
english_words = len([w for w in text.split() if w.isascii()])
other_chars = len(text) - chinese_chars - english_words
return int(chinese_chars * 1.8 + english_words * 1.3 + other_chars * 1.0)
input_tokens = count_tokens(question)
output_tokens = count_tokens(answer)
total_tokens = input_tokens + output_tokens
price = MODELS[tier].cost_per_1k_tokens
return total_tokens / 1000 * price
# ============================================================
# 测试
# ============================================================
test_questions = [
"深圳今天天气怎么样？",
"Python 的 list 和 tuple 有什么区别？",
"什么是 LCEL？请详细解释它的设计思想。",
"LangChain 和 LlamaIndex 哪个更好？给出一个深度对比分析。",
"RAG 的全称是什么？",
]
print("=== 智能路由测试 ===\n")
total_cost_routed = 0
total_cost_all_powerful = 0
for q in test_questions:
result = route_and_answer(q)
cost = estimate_cost(q, result["answer"], result["tier"])
total_cost_routed += cost
total_cost_all_powerful += estimate_cost(q, result["answer"], "powerful")
print(f"问题：{q}")
print(f" 复杂度判断：{result['complexity']} → 模型：{result['model']}")
print(f" 回答：{result['answer'][:60]}...")
print(f" 本次成本：${cost:.5f}")
print()
print(f"=== 成本对比 ===")
print(f"智能路由总成本：${total_cost_routed:.5f}")
print(f"全用 GPT-4o 成本：${total_cost_all_powerful:.5f}")
print(f"节省：${total_cost_all_powerful - total_cost_routed:.5f} ({(1-total_cost_routed/total_cost_all_powerful)*100:.0f}%)")
| 内容 | 解释 |
|---|---|
uv add langchain langchain-openai
uv run python demo18_model_router.py
StateGraph 构建有状态工作流TypedDict 定义状态结构add_conditional_edges 实现条件路由END 标记终点，理解状态持久化需求合同审批流程：
每个节点有状态（通过/拒绝/原因），最终汇总决策。不能靠纯 LCEL 实现（无状态），必须用 LangGraph。
# ========== LangGraph 有状态工作流 ==========
# 文件：demo19_langgraph_workflow.py
# 场景：多步骤合同审批（条件分支 + 状态传递）
from langgraph.graph import StateGraph, END
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.tools import tool
from typing import TypedDict, Literal, Annotated
import operator
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4o-mini",
temperature=0.3,
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
base_url="https://api.openai.com/v1",
)
# ============================================================
# 定义工作流状态
# ============================================================
class ContractApprovalState(TypedDict):
"""合同审批状态（所有节点共享同一个状态字典）"""
contract_id: str
amount: float # 合同金额（元）
content: str # 合同内容摘要
legal_status: Literal["pending", "approved", "rejected"]
legal_comment: str
finance_status: Literal["pending", "approved", "rejected"]
finance_comment: str
ceo_status: Literal["pending", "approved", "rejected", "skipped"]
ceo_comment: str
final_decision: str
total_cost: float # 审批耗时（元，作为成本指标）
messages: Annotated[list[str], operator.add] # 审批日志（累积，所有节点追加）
# ============================================================
# 定义工具（LLM Agent 辅助决策）
# ============================================================
@tool
def legal_review_tool(content: str) -> str:
"""
法务审核工具：自动审核合同内容是否合规
Args:
content: 合同内容摘要
Returns:
审核结果和意见
"""
# 模拟法务审核逻辑
risky_keywords = ["收购", "股权转让", "担保", "借贷", "IPO"]
for kw in risky_keywords:
if kw in content:
return f"【法务拒绝】合同涉及「{kw}」敏感条款，需要额外审批"
return "【法务通过】合同条款合规"
@tool
def finance_review_tool(amount: float) -> str:
"""
财务审核工具
Args:
amount: 合同金额（元）
Returns:
审核结果
"""
if amount < 100000:
return "【财务通过】金额较小，无需额外审批"
elif amount < 1000000:
return "【财务通过】金额中等，流转总经理审批"
else:
return "【财务通过】金额较大，需总经理和董事长联合审批"
# 法务 Agent（用于复杂合同的专业审核）
legal_agent = create_react_agent(
model=llm,
tools=[legal_review_tool],
)
finance_agent = create_react_agent(
model=llm,
tools=[finance_review_tool],
)
# ============================================================
# 定义工作流节点
# ============================================================
def legal_node(state: ContractApprovalState) -> ContractApprovalState:
"""节点 1：法务审核"""
import time
start = time.time()
result = legal_review_tool.invoke({"content": state["content"]})
state["legal_status"] = "approved" if "通过" in result else "rejected"
state["legal_comment"] = result
state["messages"].append(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] 法务：{result}")
state["total_cost"] += (time.time() - start) * 0.5 # 模拟审批人力成本
return state
def finance_node(state: ContractApprovalState) -> ContractApprovalState:
"""节点 2：财务审核"""
import time
start = time.time()
result = finance_review_tool.invoke({"amount": state["amount"]})
state["finance_status"] = "approved" if "通过" in result else "rejected"
state["finance_comment"] = result
state["messages"].append(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] 财务：{result}")
state["total_cost"] += (time.time() - start) * 0.3
return state
def ceo_node(state: ContractApprovalState) -> ContractApprovalState:
"""节点 3：总经理审批（金额 > 100万必须经过）"""
import time
start = time.time()
if state["amount"] <= 1000000:
state["ceo_status"] = "skipped"
state["ceo_comment"] = "【免审】金额未达审批阈值"
result = state["ceo_comment"]
else:
# 模拟总经理决策
if state["finance_status"] == "approved" and state["legal_status"] == "approved":
result = f"【总经理批准】合同生效，总金额 {state['amount']} 元"
state["ceo_status"] = "approved"
else:
result = "【总经理拒绝】前置审批未通过"
state["ceo_status"] = "rejected"
state["ceo_comment"] = result
state["messages"].append(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] 总经理：{result}")
state["total_cost"] += (time.time() - start) * 2.0 # 总经理时间成本更高
return state
def final_node(state: ContractApprovalState) -> ContractApprovalState:
"""终点节点：汇总决策"""
if state["legal_status"] == "rejected":
state["final_decision"] = "【最终拒绝】法务审核未通过"
elif state["finance_status"] == "rejected":
state["final_decision"] = "【最终拒绝】财务审核未通过"
elif state["ceo_status"] == "rejected":
state["final_decision"] = "【最终拒绝】总经理审批未通过"
else:
state["final_decision"] = "【最终通过】所有审批环节已完成"
return state
# ============================================================
# 定义条件路由函数
# ============================================================
def route_after_finance(state: ContractApprovalState) -> str:
"""财务审核后的路由决策"""
if state["finance_status"] == "rejected":
return "final" # 直接到终点，拒绝
if state["amount"] > 1000000:
return "ceo" # 金额大，需要 CEO
return "final" # 其他情况，直接通过
# ============================================================
# 构建工作流图
# ============================================================
workflow = StateGraph(ContractApprovalState)
# 添加节点
workflow.add_node("legal", legal_node)
workflow.add_node("finance", finance_node)
workflow.add_node("ceo", ceo_node)
workflow.add_node("final", final_node)
# 设置入口
workflow.set_entry_point("legal")
# 定义边
workflow.add_edge("legal", "finance") # 法务 → 财务（固定顺序）
# 条件边：财务之后怎么走（route_after_finance 返回 "final" 或 "ceo"）
workflow.add_conditional_edges(
"finance",
route_after_finance,
{
"ceo": "ceo", # 金额超100万，需要CEO
"final": "final", # 其他情况直接结束
}
)
# CEO 之后到终点
workflow.add_edge("ceo", "final")
# 编译
contract_approval_graph = workflow.compile()
# ============================================================
# 测试用例
# ============================================================
test_cases = [
# 小额合同（法务 → 财务 → 通过）
{
"contract_id": "C001",
"amount": 50000.0,
"content": "办公用品采购合同",
"messages": [],
},
# 中额合同（法务 → 财务 → CEO → 通过）
{
"contract_id": "C002",
"amount": 800000.0,
"content": "软件外包开发合同",
"messages": [],
},
# 大额合同（法务 → 财务 → CEO → 拒绝）
{
"contract_id": "C003",
"amount": 5000000.0,
"content": "股权收购意向书",
"messages": [],
},
# 法务拒绝（法务 → 财务 → 拒绝）
{
"contract_id": "C004",
"amount": 200000.0,
"content": "担保协议",
"messages": [],
},
]
print("=== 合同审批工作流测试 ===\n")
for case in test_cases:
print(f"合同ID: {case['contract_id']} | 金额: {case['amount']:,}元 | 内容: {case['content']}")
result = contract_approval_graph.invoke(case)
print(f" 流程日志：")
for msg in result["messages"]:
print(f" {msg}")
print(f" 最终决策：{result['final_decision']}")
print()
| 内容 | 解释 |
|---|---|
return state，后续节点拿不到更新。END 只用在 add_conditional_edges 的映射值里，不能用在 add_edge。max_iterations 保护，防止异常下无限循环。uv add langgraph langchain langchain-openai
uv run python demo19_langgraph_workflow.py
RAG 调优三板斧：
text-embedding-3-small → text-embedding-3-large）chunk_size=500 → chunk_size=300）每板斧砍下去，效果是变好了还是变差了？需要数据说话。
# ========== RAG 三维评估体系 ==========
# 文件：demo20_rag_evaluation.py
# 场景：全面评估 RAG 系统三个维度，建立优化基线
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate, SystemMessage
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_core.docstore.document import Document
from typing import Dict, List
import numpy as np
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
# ============================================================
# 测试数据集
# ============================================================
KNOWLEDGE_BASE = [
{"id": "kb001", "text": "LangChain 是一个 LLM 应用框架，通过可组合的组件简化 AI 应用开发。", "topic": "langchain"},
{"id": "kb002", "text": "LCEL 是 LangChain Expression Language，用管道符 | 串联组件。", "topic": "lcel"},
{"id": "kb003", "text": "LangChain 支持 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、HuggingFace 等模型。", "topic": "models"},
{"id": "kb004", "text": "RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，结合向量检索和 LLM 生成。", "topic": "rag"},
{"id": "kb005", "text": "Chroma 是一个轻量级向量数据库，适合本地开发，支持 metadata 过滤。", "topic": "chroma"},
{"id": "kb006", "text": "Callback 是 LangChain 的可观测性基础设施，记录 token、延迟、错误。", "topic": "callback"},
{"id": "kb007", "text": "Agent 是 LangChain 的核心能力，让模型自主决策调用哪些工具。", "topic": "agent"},
{"id": "kb008", "text": "LangGraph 支持有状态工作流，适合多步骤审批和数据处理流水线。", "topic": "langgraph"},
{"id": "kb009", "text": "PromptTemplate 用来管理提示词结构，支持变量插值和消息模板。", "topic": "prompt"},
{"id": "kb010", "text": "PydanticOutputParser 让 LLM 输出符合 Pydantic 模型定义的结构化数据。", "topic": "parser"},
]
EVAL_QUERIES = [
{"query": "LangChain 是什么？", "relevant_ids": ["kb001"], "ground_truth": "LangChain 是一个 LLM 应用框架，通过可组合的组件简化 AI 应用开发。", "category": "概念理解"},
{"query": "LCEL 怎么用？", "relevant_ids": ["kb002"], "ground_truth": "LCEL 是 LangChain Expression Language，用管道符串联组件。", "category": "概念理解"},
{"query": "支持哪些 LLM 模型？", "relevant_ids": ["kb003"], "ground_truth": "LangChain 支持 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、HuggingFace 等模型。", "category": "知识检索"},
{"query": "RAG 是什么意思？", "relevant_ids": ["kb004"], "ground_truth": "RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，结合向量检索和 LLM 生成。", "category": "概念理解"},
{"query": "Chroma 是什么数据库？", "relevant_ids": ["kb005"], "ground_truth": "Chroma 是一个轻量级向量数据库，适合本地开发，支持 metadata 过滤。", "category": "工具理解"},
]
# ============================================================
# 维度一：Embedding 质量评估
# ============================================================
class EmbeddingQualityEvaluator:
"""
Embedding 模型质量评估
核心指标：
- 同类相似度：同一 topic 的文本，Embedding 应该接近
- 异类区分度：不同 topic 的文本，Embedding 应该远离
- 区分度 = 同类相似度均值 - 异类相似度均值（越大越好）
"""
def __init__(self, embeddings):
self.embeddings = embeddings
def evaluate(self, docs: List[Document]) -> Dict:
texts = [doc.page_content for doc in docs]
vectors = np.array(self.embeddings.embed_documents(texts))
def cosine_sim(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> float:
return float(np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b) + 1e-8))
same_topic_pairs = []
diff_topic_pairs = []
for i in range(len(docs)):
for j in range(i + 1, len(docs)):
sim = cosine_sim(vectors[i], vectors[j])
if docs[i].metadata.get("topic") == docs[j].metadata.get("topic"):
same_topic_pairs.append(sim)
else:
diff_topic_pairs.append(sim)
return {
"avg_same_topic_similarity": round(np.mean(same_topic_pairs), 4),
"avg_diff_topic_similarity": round(np.mean(diff_topic_pairs), 4),
"discriminability": round(np.mean(same_topic_pairs) - np.mean(diff_topic_pairs), 4),
"verdict": "良好" if np.mean(same_topic_pairs) - np.mean(diff_topic_pairs) > 0.3 else "需优化",
}
# ============================================================
# 维度二：检索质量评估（Recall@K）
# ============================================================
class RetrievalQualityEvaluator:
"""
检索质量评估
核心指标：Recall@K = 相关文档出现在 Top-K 的比例
公式：
Recall@K = Σ(Relevant∩Retrieved@K) / Σ(Relevant)
"""
def __init__(self, retriever):
self.retriever = retriever
def evaluate(self, queries: List[dict], k_values: List[int] = [1, 3, 5]) -> Dict:
recall_scores = {k: [] for k in k_values}
for item in queries:
results = self.retriever.invoke(item["query"])
retrieved_ids = [r.metadata.get("id", "") for r in results]
relevant_ids = item["relevant_ids"]
for k in k_values:
top_k = retrieved_ids[:k]
hits = len(set(top_k) & set(relevant_ids))
recall = hits / len(relevant_ids) if relevant_ids else 0
recall_scores[k].append(recall)
return {
**{f"Recall@{k}": round(np.mean(scores), 4) for k, scores in recall_scores.items()},
"verdict": "良好" if np.mean(recall_scores.get(3, [0])) > 0.7 else "需优化",
}
# ============================================================
# 维度三：回答质量评估（LLM-as-Judge）
# ============================================================
class AnswerQualityEvaluator:
"""
回答质量评估（LLM-as-Judge）
维度：准确性、相关性、完整性
"""
def __init__(self):
judge_llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4o",
temperature=0,
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
base_url="https://api.openai.com/v1",
)
self.judge_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
SystemMessage(content=(
"你是 RAG 系统评估员，从准确性、相关性、完整性三个维度评分（0-100）。\n"
"评分格式（严格按此，不要其他内容）：\n"
"准确性: XX\n相关性: XX\n完整性: XX"
)),
HumanMessagePromptTemplate.from_template(
"问题：{question}\n标准答案：{ground_truth}\n系统回答：{answer}"
),
])
self.judge_chain = self.judge_prompt | judge_llm | StrOutputParser()
def evaluate(self, question: str, answer: str, ground_truth: str) -> Dict:
result = self.judge_chain.invoke({
"question": question,
"answer": answer,
"ground_truth": ground_truth,
})
scores = {}
for line in result.split("\n"):
if ":" in line:
k, v = line.split(":", 1)
try:
scores[k.strip()] = int(v.strip())
except ValueError:
pass
scores["综合"] = round(np.mean(list(scores.values())), 1)
return scores
# ============================================================
# RAG Chain
# ============================================================
llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4o-mini",
temperature=0.3,
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
base_url="https://api.openai.com/v1",
)
embeddings = OpenAIEmbeddings(
model="text-embedding-3-small",
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
base_url="https://api.openai.com/v1",
)
# 构建向量库
docs = [Document(page_content=kb["text"], metadata={"id": kb["id"], "topic": kb["topic"]}) for kb in KNOWLEDGE_BASE]
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=docs, embedding=embeddings, persist_directory="./demo20_db")
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
def format_docs(docs): return "\n".join(f"[{d.metadata['id']}] {d.page_content}" for d in docs)
rag_chain = (
{
"question": RunnablePassthrough(),
"context": retriever | format_docs,
}
| ChatPromptTemplate.from_messages([
SystemMessage(content="基于以下文档回答用户问题。\n\n文档内容：\n{context}"),
HumanMessagePromptTemplate.from_template("{question}"),
])
| llm
| StrOutputParser()
)
# ============================================================
# 运行评估
# ============================================================
print("=== RAG 三维评估体系 ===\n")
# 维度一
emb_evaluator = EmbeddingQualityEvaluator(embeddings)
emb_result = emb_evaluator.evaluate(docs)
print("【维度一】Embedding 质量")
print(f" 同类平均相似度：{emb_result['avg_same_topic_similarity']}")
print(f" 异类平均相似度：{emb_result['avg_diff_topic_similarity']}")
print(f" 区分度：{emb_result['discriminability']} ({emb_result['verdict']})\n")
# 维度二
retrieval_evaluator = RetrievalQualityEvaluator(retriever)
ret_result = retrieval_evaluator.evaluate(EVAL_QUERIES)
print("【维度二】检索质量")
for k, v in ret_result.items():
if k != "verdict":
print(f" {k}：{v} ({ret_result['verdict']})")
print()
# 维度三
answer_evaluator = AnswerQualityEvaluator()
print("【维度三】回答质量")
total_scores = []
for item in EVAL_QUERIES:
answer = rag_chain.invoke(item["query"])
scores = answer_evaluator.evaluate(item["query"], answer, item["ground_truth"])
total_scores.append(scores)
print(f" Q: {item['query']}")
print(f" 准确性={scores.get('准确性', 'N/A')} 相关性={scores.get('相关性', 'N/A')} 完整性={scores.get('完整性', 'N/A')} 综合={scores.get('综合', 'N/A')}")
avg_overall = round(np.mean([s.get("综合", 0) for s in total_scores]), 1)
print(f"\n 回答质量平均：{avg_overall}/100")
# ============================================================
# 综合评估报告
# ============================================================
print("\n" + "="*50)
print("=== 综合评估报告 ===")
print(f"Embedding 区分度：{emb_result['discriminability']} ({emb_result['verdict']})")
print(f"检索 Recall@3：{ret_result.get('Recall@3', 'N/A')} ({ret_result['verdict']})")
print(f"回答质量平均：{avg_overall}/100")
print("="*50)
| 内容 | 解释 |
|---|---|
uv add langchain langchain-openai langchain-community langchain-chroma
uv run python demo20_rag_evaluation.py
| Demo | 主题 | 核心技能 |
|---|---|---|
续篇总结：10 个 Demo 覆盖了生产落地的关键环节——质量评估、成本控制、安全防护、有状态工作流。建议按需选读。
官方文档：https://python.langchain.com/docs/
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