请问有没有用langgragh做底层的前后端做workflow的代码？

Question

请问有没有用langgragh做底层的前后端做workflow的开源代码？

Answer 1

让【道友老李】来帮你解答，本回答参考通义千问大模型编写，并整理提供，如果还有疑问可以点击头像关注私信或评论。

如果答案让您满意，请采纳、关注，非常感谢！

### 问题解答：使用LangChain作为底层的前后端工作流开源代码

概述： LangChain是一个用于构建语言模型应用的框架，它允许开发者快速集成各种语言模型（如GPT-3、Claude等）到他们的应用程序中。尽管LangChain本身主要关注于后端逻辑处理，但结合前端技术，可以创建出强大的全栈工作流解决方案。下面将介绍几个基于LangChain或类似理念开发的开源项目案例，并提供一个简单的示例来展示如何利用LangChain实现前后端交互的工作流。

案例1: LangFlow - 简介: LangFlow 是一个可视化界面工具，允许用户通过拖拽的方式构建复杂的语言模型流水线。它支持多种语言模型和服务，非常适合非编程背景的用户。 - 链接: GitHub - Log1x/langflow

案例2: Chainlit - 简介: Chainlit 提供了一个简单的方式来构建和部署聊天机器人应用。它集成了LangChain的功能，并且有一个友好的Web界面来管理会话。 - 链接: GitHub - chainlit/chainlit

案例3: LangChain + FastAPI 示例 这个例子展示了如何使用Python的FastAPI框架配合LangChain来搭建一个基本的问答系统服务，并通过React前端调用该API。

后端 (Python + FastAPI + LangChain)

首先安装必要的库：

pip install fastapi uvicorn langchain

然后创建main.py文件：

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from langchain import OpenAI, LLMChain, PromptTemplate

app = FastAPI()

class Query(BaseModel):
    question: str

@app.post("/answer/")
async def get_answer(query: Query):
    llm = OpenAI(temperature=0.7)
    template = "Question: {question}\nAnswer:"
    prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question"])
    chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
    
    try:
        response = chain.run(query.question)
        return {"answer": response}
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

前端 (React)

安装Create React App和其他依赖项：

npx create-react-app my-app
cd my-app
npm install axios

在src/App.js中添加以下内容：

import React, { useState } from 'react';
import axios from 'axios';

function App() {
  const [input, setInput] = useState('');
  const [result, setResult] = useState('');

  const handleSubmit = async (e) => {
    e.preventDefault();
    const res = await axios.post('http://localhost:8000/answer/', { question: input });
    setResult(res.data.answer);
  };

  return (
    <div>
      <form onSubmit={handleSubmit}>
        <input value={input} onChange={(e) => setInput(e.target.value)} />
        <button type="submit">Ask</button>
      </form>
      <p>{result}</p>
    </div>
  );
}

export default App;

以上就是使用LangChain构建前后端结合的工作流的一个简单示例。希望这些信息对你有所帮助！如果有更多具体需求或其他问题，请随时提问。