各位同仁，下午好！ 今天，我们将深入探讨一个在构建灵活、可适应的LLM（大型语言模型）应用时至关重要的话题：如何在不修改核心链结构的前提下，实现LLM模型或其参数（如温度）的运行时动态切换。这对于A/B测试、个性化用户体验、环境特定配置乃至多租户系统都具有极其重要的意义。我们将聚焦于LangChain框架中的一个强大特性——ConfigurableField。 静态配置的挑战与动态需求的崛起 在LLM应用的早期开发阶段，我们常常会直接在代码中实例化LLM模型并设定其参数： from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser # 静态配置示例 llm = ChatOpenAI(model=”gpt-3.5-turbo”, temperature=0.7) prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ …
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