在 LangChain 工作流中处理用户输入涉及验证、处理和构建数据，以确保其符合您应用程序的要求。首先，定义清晰的输入模式或模板，以标准化用户与系统交互的方式。例如，使用 LangChain 的 PromptTemplate 创建可重用的提示，指导用户以特定格式提供输入。如果您的应用程序生成 SQL 查询，模板可能会要求用户用自然语言描述所需的数据，然后将其解析为结构化查询。输入验证在这里至关重要——检查必需字段、数据类型或约束（例如字符限制），以防止下游出现错误。
接下来，预处理输入，使其与语言模型 (LLM) 或工作流中的其他组件兼容。这可能包括清理文本（去除特殊字符）、截断过长的输入，或将非结构化数据转换为结构化格式。例如，如果用户提供原始文本请求，如“总结这篇文章：[URL]”，则在将其传递给 LLM 之前，提取 URL 并获取其内容。LangChain 的内置工具，如用于将大文本拆分成可管理块的 TextSplitter，或用于解析 URL 的第三方库，可以简化此步骤。您还可以使用 LangChain 的 RunnableLambda 或自定义函数将多个预处理步骤链接起来，以处理复杂的转换。
最后，优雅地处理边缘情况和错误。对于无效输入，实施回退机制，例如使用特定指令重新提示用户或记录问题以便调试。例如，如果用户提交的是图像而不是文本，您的工作流可以检测到不匹配并返回错误消息，如“请提供文本输入”。此外，考虑安全措施，如输入净化以防止提示注入攻击——转义特殊字符或使用审核工具过滤有害内容。通过结合验证、预处理和错误处理，您可以在保持流畅用户体验的同时确保系统的健壮性。