使用LangChain来处理复杂链表。

在这个故事中，我们将介绍如何使用LangChain（v. 0.0.190）和ChatGPT来创建复杂的链式工作流。这个故事是在之前在Medium上发布的一篇文章的基础上发展而来的，也是在那篇文章的思想基础上构建的。

LangChain 有一组基础链：

• LLM：一个简单的链式结构，具有处理多个输入的提示模板。
• 路由器链：使用大型语言模型（LLM）选择最合适的处理链的网关。
• 序列化：一个处理输入的链家族，按顺序进行处理。这意味着链中第一个节点的输出成为第二个节点的输入，第二个节点的输出成为第三个节点的输入，以此类推。
• 转换：一种允许使用Python函数进行定制化文本操纵的链式结构。

复杂的工作流程

在这个故事中，我们将使用所有基础链来创建以下工作流，作为一个简单的命令行应用程序：