AI开发-python-langchain框架（3-13-串行流程 ）

现在有这样一个需求，要求使用AI智能化完成这个任务。

• 1、先处理大纲：构建大纲提示词 → 获得大纲内容
  
• 2、再处理注意事项：构建注意事项提示词 → 获得注意事项内容
  
• 3、最后整合生成文章：整合所有信息 → 构建最终提示词 → 获得完整文章
  

流程图如下：

代码实现：

1. from langchain_openai import ChatOpenAI
2. from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
3. from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
4. #目标写一个文章 先让大模型生成大纲和需要注意事项 然后仍给大模型生成文章
6. #模型接入
7. DEEPSEEK_API_KEY = "123"  # 替换为实际的 API Key
8. llm = ChatOpenAI(
9.     api_key=DEEPSEEK_API_KEY,
10.     base_url="http://qwen3-32b-awq.model.xjipc.com/openai/v1",
11.     model="qwen3-32b-awq",
12.     temperature=0.3,
13.     max_tokens=10240,
14. )
16. #生成大纲提示词
17. outlinePromptTemplate = '''主题：{theme}
18. 如果要根据主题写一篇文章，请列出文章的大纲。'''
19. outlinePrompt = ChatPromptTemplate.from_template(outlinePromptTemplate)
22. #生成注意事项提示词
23. tipsPromptTemplate = '''主题：{theme}
24. 如果要根据主题写一篇文章，应该需要注意哪些方面，才能把这篇文章写好。
25. '''
26. tipsPrompt = ChatPromptTemplate.from_template(tipsPromptTemplate)
27. tipsPrompt
29. #主题
30. query = "2025年中国经济走向与运行趋势"
31. strParser = StrOutputParser()
33. #生成大纲
34. outlineChain = outlinePrompt | llm | strParser
35. outline = outlineChain.invoke({"theme":query})
37. #生成注意事项
38. tipsChain = tipsPrompt | llm | strParser
39. tips = tipsChain.invoke({"theme":query})
40. print('------------大纲--------------')
41. print(outline)
43. print('------------注意事项--------------')
44. print(tips)
46. #最终生成文章提示词
47. articlePromptTemplate = '''主题：{theme}
48. 大纲：
49. {outline}
51. 注意事项：
52. {tips}
54. 请根据上面的主题、大纲和注意事项写出丰富的完整文章内容。
55. '''
57. articlePrompt = ChatPromptTemplate.from_template(articlePromptTemplate)
61. #生成最终文章
62. articleChain = articlePrompt | llm | strParser
63. resutl = articleChain.invoke({
64.     "theme":query,
65.     "outline":outline,
66.     "tips":tips
67. })
68. print('------------生成最终文章--------------')
69. print(resutl)

复制代码

 
缺点时间效率低

• 总耗时累加：总执行时间 = 生成大纲时间 + 生成注意事项时间 + 生成文章时间
  
• 如果每个LLM调用需要3秒，总耗时至少9秒
  

如何优化改成并行，下一篇对该流程进行优化改进。
 
 
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