要在 LangChain 中设置端到端的 NLP 流程，您需要结合其模块化组件来处理数据加载、处理、模型集成和输出生成。首先定义流程阶段：加载数据（文档或文本）、预处理数据（拆分或格式化）、连接到语言模型（例如 OpenAI 或 Hugging Face）并构建输出。 LangChain 提供了文档加载器、文本拆分器、链和输出解析器等工具来简化此过程。 例如，使用 WebBaseLoader 获取网页内容，使用 RecursiveCharacterTextSplitter 将文本分成易于管理的小块，并使用 LLMChain 来编排提示和模型调用。 这种模块化方法允许您交换组件（例如，切换模型），而无需重写整个流程。
接下来，专注于预处理和模型集成。 加载数据后，将其拆分为块以适应模型上下文窗口。 例如，将一篇 10,000 字的文章分成 500 个 token 的块，并重叠 50 个 token，以确保连续性。 使用 ChatPromptTemplate 设计提示，例如“总结这段文字：{text}”这样的总结模板。 通过 ChatOpenAI（对于 GPT）或 HuggingFaceHub（对于开源模型）将此与模型配对。 LangChain 的链（例如，StuffDocumentsChain）处理组合输入、调用模型和处理输出。 您可以添加诸如 ConversationBufferMemory 之类的内存组件，以在多步骤交互（例如聊天机器人）中保持上下文。
最后，处理输出解析和自定义。 使用 StrOutputParser 从模型响应中提取文本，或创建自定义解析器以获取结构化数据（例如，JSON）。 例如，在生成摘要后，您可以使用解析器提取关键实体。 端到端测试流程：加载文档、拆分它、通过模型运行它并格式化输出。 LangChain 的灵活性允许进行调整，例如添加 RetrievalQA 的检索步骤以进行问答，或使用不同的加载器（PDF、数据库）。 通过迭代每个组件 - 优化块大小、优化提示或调整解析器 - 您可以将流程定制到特定的用例，同时保持干净、可维护的结构。