Model I/O 是 LangChain 与大模型交互的三板斧——Prompt 格式化输入、Model 调用模型、Parser解析输出，掌握它就掌握了 LangChain 的基础。

概念速览

核心理解

通俗理解：Model I/O 就像餐厅点餐流程。Prompt 是菜单模板（“我要一份{菜名}，{口味}的”），Model 是厨师（负责做菜），Parser 是服务员（把菜按你要求的方式摆盘）。你只需要填好菜单，剩下的交给系统处理。

核心要点

核心结论：Model I/O 的三个组件可以用 LCEL 的管道符 | 串联，形成 prompt | model | parser 的标准模式。

关键机制：Chat Models 使用消息列表（Message）而非纯文本，支持 System/Human/AI 三种角色，这是实现多轮对话的基础。

适用边界：所有 LangChain 应用都基于 Model I/O，无论是简单问答还是复杂 Agent。

1. 模型接口对比

快速选择 ：

• 新项目 → 直接用 Chat Models
• 需要对话历史 → Chat Models + MessagesPlaceholder
• 需要向量检索 → Embedding Models

2. Prompt 模板选择

3. 输出解析器选择

4. LCEL 标准模式

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 三件套：Prompt + Model + Parser
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是{role}"),
    ("human", "{question}")
])
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
parser = StrOutputParser()

# LCEL 链式组合
chain = prompt | model | parser

# 一行调用
result = chain.invoke({"role": "Python专家", "question": "什么是装饰器？"})

注意事项

• 温度参数 ：事实性问答用 temperature=0，创意内容用 0.7-1.0
• 模型选择 ：优先使用 init_chat_model() 初始化，便于切换提供商
• 格式指令 ：使用 OutputParser 时，务必将 get_format_instructions() 注入 Prompt
• 流式输出 ：用户交互场景推荐用 stream() 方法，体验更好

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