企业官网建设流程全解析

第四课我们学链式调用,用管道符把模板和模型连起来,代码会更干净。 我把示例整理一下放到屏幕上。

把下面代码保存为lesson4_chain.py：

import os from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate model = ChatOpenAI( model="deepseek-v4-flash", base_url="https://api.deepseek.com", api_key=os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"], ) prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([ ("system", "你是一位{role}，请{style}。"), ("human", "请解释：{topic}"), ]) # 用管道符组成一条链 chain = prompt_template | model response = chain.invoke({ "role": "Python老师", "style": "用简单语言和一个例子回答", "topic": "Python列表推导式", }) print(response.content)

在已激活虚拟环境、设置过 Key 的 CMD 中运行：

python lesson4_chain.py

核心变化：

chain = prompt_template | model

数据会按照这个方向流动：

输入变量 → 提示词模板 → 模型 → 返回结果

保存后在已激活虚拟环境、设置过 Key 的 CMD 里运行就行。核心变化就是用管道符把模板和模型连成一条链,以后只传变量就能反复调用,不用每次手动拼提示词。跑通后我们下一课给链加输出解析器。