LangChain - 示例 - 代码节点示例

适用人群

开发者：希望集成 LangChain 和 Sticky Note 的用户。
- 数据科学家：需要快速构建和测试 LLM（大语言模型）工作流的人。
- 产品经理：希望利用 AI 工具提升团队效率的管理者。
- 教育工作者：希望使用 AI 技术增强教学内容的教师。

解决的问题

该工作流通过自动化与 LangChain 和 Sticky Note 的集成，解决了手动处理数据和信息流的繁琐问题。用户可以通过简单的点击触发工作流，快速获取 AI 生成的内容，从而节省时间并提升工作效率。

工作流程

手动触发：用户点击"执行工作流"按钮，开始工作流。
2. 设置输入：工作流通过"Set"节点和"Set1"节点设置两个输入：
- Tell me a joke
- What year was Einstein born?
3. LLM 链节点：输入通过"Custom - LLM Chain Node"节点进行处理，生成相应的输出。
4. 集成 OpenAI：工作流将输入传递给"OpenAI"节点，使用大语言模型生成结果。
5. Agent 节点：通过"Agent"节点处理生成的内容，结合其他工具（如 Wikipedia）进一步增强输出。
6. 输出结果：最终结果通过"Chat OpenAI"节点返回，用户可以直接查看 AI 生成的内容。

自定义指南

用户可以根据以下步骤自定义和适应此工作流：
- 修改输入：在"Set"和"Set1"节点中更改输入文本，调整生成的内容。
- 调整节点顺序：根据需要重新排列节点，以改变工作流的执行顺序。
- 添加新节点：用户可以插入新的自定义节点，以扩展工作流的功能。
- 更新 API 凭据：在"OpenAI"节点中更新 API 凭据，以确保与 OpenAI 的连接正常。
- 修改输出格式：根据需求调整输出格式，以便更好地满足特定应用场景。