《60天AI学习计划启动 | Day 41: LangChain 复杂 Chain（Router / Parallel / Map-Reduce）》

Day 41：LangChain 复杂 Chain（Router / Parallel / Map-Reduce）

学习目标

• 理解 Router Chain 解决“多场景路由”的思路
• 掌握 Parallel / Map-Reduce 处理「多文档/多子任务」的模式
• 能画出 自己项目中“问答/代码/报表”三类问题的路由草图

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核心知识点

• 1. Router Chain（按意图路由）

  • 思想：先用一个 LLM 判断「这条问题该走哪条链」，再把输入丢给对应子链
  • 典型场景：
    • qa_chain：普通知识问答
    • code_chain：代码解释/重构
    • report_chain：数据/指标查询
  • 伪代码结构（概念）：

    // router 输出 destination: 'qa' | 'code' | 'report'
    // destinations: { qa: qaChain, code: codeChain, report: reportChain }
    

• 2. Parallel / Map-Reduce（并行 + 汇总）

  • Parallel：同时对多个输入跑同一个子链，例如对多个文档并行总结
  • Map-Reduce：
    • Map：对每个 chunk/doc 做局部处理（summary/分析）
    • Reduce：把所有 map 结果再丢给一个 LLM 汇总（最终报告）
  • 适合：大文档、多文档、批量分析场景

• 3. 前端视角

  • 对前端来说：依然只是一个 /smart-chat 接口
  • 真正“走哪条链、并行多少、怎么汇总”都在后端 Chain 中完成

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明日学习计划预告（Day 42）

• 主题：多 Agent 策略与协同（专家 / 协调者 / 流水线）
• 方向：
  • 设计“前端专家 Agent / 报表专家 Agent / 文档专家 Agent”的协作模式
  • 思考前端如何把 Agent Trace 与 Day 39 的时间线组件连起来展示