Giới thiệu RunnablePassthrough Là Gì?
RunnablePassthrough là một thành phần (Runnable) trong thư viện Langchain, đóng vai trò như một hàm identity (hàm đồng nhất) cơ bản. Nhiệm vụ chính của nó là chuyển tiếp dữ liệu đầu vào mà không thay đổi, hoặc bổ sung thêm các trường (keys) mới vào dữ liệu nếu cần. Điều này rất hữu ích trong việc xây dựng các pipeline xử lý dữ liệu phức tạp, nơi bạn muốn giữ lại dữ liệu gốc đồng thời thực hiện các biến đổi khác.
Xét một ví dụ đơn giản, bạn có thể sử dụng RunnablePassthrough để giữ lại kết quả từ một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong khi đồng thời phân tích hoặc xử lý nó theo những cách khác. Điều này cho phép bạn có cả dữ liệu gốc và dữ liệu đã được xử lý trong cùng một pipeline.
Ứng dụng Khi Nào Nên Sử Dụng RunnablePassthrough?
RunnablePassthrough đặc biệt hữu ích trong các tình huống sau:
- **Giữ lại dữ liệu gốc:** Khi bạn muốn đảm bảo rằng dữ liệu ban đầu không bị mất trong quá trình xử lý.
- **Thêm thông tin bổ sung:** Khi bạn muốn kết hợp dữ liệu đầu vào với kết quả từ các bước xử lý khác trong pipeline.
- **Xây dựng các pipeline phức tạp:** Khi bạn cần tạo ra các luồng xử lý dữ liệu linh hoạt và dễ bảo trì.
- **Gỡ lỗi và kiểm tra:** Dễ dàng theo dõi dữ liệu qua các bước khác nhau của pipeline.
“RunnablePassthrough là một công cụ linh hoạt giúp bạn xây dựng các pipeline xử lý dữ liệu mạnh mẽ và dễ bảo trì trong Langchain.
Langchain AI
Thử Nghiệm với RunnablePassthrough
Khám phá các tính năng tương tác này để hiểu rõ hơn về RunnablePassthrough
Thực hành với các ví dụ
Chạy và chỉnh sửa các ví dụ trong bài viết để thấy rõ cách RunnablePassthrough hoạt động.
Ví dụ Về Cách Sử Dụng RunnablePassthrough
Đoạn mã gốc cung cấp nhiều ví dụ minh họa cách sử dụng RunnablePassthrough. Dưới đây là một ví dụ đơn giản:
```python from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough, RunnableParallel runnable = RunnableParallel( origin=RunnablePassthrough(), modified=lambda x: x + 1 ) print(runnable.invoke(1)) # Kết quả: {'origin': 1, 'modified': 2} ```
Trong ví dụ này, `RunnablePassthrough` giữ lại giá trị đầu vào (1) dưới khóa 'origin', trong khi một hàm lambda đơn giản tăng giá trị này lên 1 và lưu vào khóa 'modified'.