要在 LangChain 中设计自定义任务链，您需要构建顺序或条件步骤，将语言模型 (LLM) 调用、数据处理和外部工具结合起来。 LangChain 中的链是通过定义一系列组件（如提示、LLM 或实用函数）并指定它们之间如何传递数据来构建的。 首先，确定您的链必须执行的任务，例如，获取数据、处理文本和格式化输出，然后使用 LangChain 的原语以逻辑方式将它们链接起来。
首先，创建 LangChain 的 Chain 类的子类，或使用 SequentialChain/TransformChain 实用程序来简化工作流程。 对于自定义逻辑，实现 _call 方法来定义如何逐步处理输入。 例如，一个用于总结文本并提取关键字的链可能首先调用 LLM 来生成摘要，然后使用 Python 函数来识别关键术语。 使用 input_variables 和 output_variables 来声明依赖项，确保每个步骤都收到正确的数据。 如果您的链需要条件逻辑（例如，根据用户输入重新路由），请合并 RouterChain 之类的工具，或编写自定义逻辑来分支执行。 例如，客户支持链可能会将技术查询路由到故障排除步骤，并将计费问题路由到付款处理程序。
接下来，集成 LangChain 的内置组件，例如提示模板、内存系统或外部 API 包装器。 使用 PromptTemplate 来标准化 LLM 的输入，确保跨任务的一致性。 例如，一个用于生成产品描述的链可以使用类似“为 {product_name} 编写一个针对 {audience} 的 50 字描述”的模板。 如果您的链需要来自先前步骤的上下文（例如，保留用户偏好），请使用 ConversationBufferMemory 或类似的类来添加内存。 要包括外部服务，请将 API 包装为工具（例如，通过 REST 客户端获取天气数据）并在您的链中调用它们。 在组合它们之前，隔离测试每个组件，使用 LangChain 的调试功能来检查中间输出。 最后，使用各种输入验证整个链以处理边缘情况，例如空响应或意外的数据格式，从而确保健壮性。