用langchain构建翻译→摘要→标题生成流水线，需安装langchain等依赖、配置api密钥，通过sequentialchain或runnablesequence串联三阶段链，输入中文文本输出结构化英文标题。
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用LangChain搭建文章翻译→摘要→标题生成的端到端流水线，需串联文档加载、多语言LLM调用、链式编排与输出结构化控制，避免中间结果丢失或格式错乱。
准备环境与基础组件
安装langchain、langchain-community和对应模型依赖：pip install langchain langchain-community tiktoken openai python-dotenv。
从环境变量读取OPENAI_API_KEY，【未设置会导致后续所有LLM调用返回空响应】；若使用本地模型（如Qwen），需额外安装transformers、torch并确认GPU显存≥8GB。
创建一个Python脚本，导入核心模块：from langchain.chains import SequentialChain, LLMChain；from langchain.prompts import PromptTemplate；from langchain.llms import OpenAI（或ChatOpenAI）。
构建三阶段流水线
第一步：定义翻译链——输入原始中文文本，输出标准英文译文。
使用PromptTemplate构造提示词：“你是一名专业技术文档翻译员。请将以下中文内容准确翻译为地道英文，保留术语一致性，不添加解释、不删减内容：{input_text}”。
第二步：定义摘要链——接收上一环节英文输出，生成3句话以内技术摘要。
提示词需明确约束长度：“基于以下英文内容，用英文撰写一段不超过60词的技术摘要，聚焦核心方法、结论与适用场景，不出现‘本文’‘该文’等指代：{translated_text}”。
第三步：定义标题链——输入摘要结果，输出一行式英文标题。
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提示词强制格式：“仅输出一个英文标题，不超过12个单词，首字母大写，不加标点，不带‘Title:’前缀：{summary_text}”。
串联链并注入共享上下文
方法一：用SequentialChain按顺序执行，传入input_variables=['input_text']，output_variables=['translated_text', 'summary_text', 'final_title']。
方法二：手动组装——先运行翻译链得result1 → 将result1['translated_text']作为新输入喂给摘要链 → 再将摘要链输出传给标题链。此方式便于调试各环节输出，但需自行管理中间变量名。
方法三：用RunnableSequence封装，适用于LangChain 0.1+版本：RunnableSequence(translation_chain | summary_chain | title_chain)，【必须确保每个链的输出键名与下一链的输入键名完全一致】。
加载文章并触发流水线
用UnstructuredURLLoader或TextLoader加载源文件，若为PDF需额外安装unstructured[local-inference]并启用layout解析。
对长文本做分块处理：from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter；chunk_size=1200，chunk_overlap=150，避免单次输入超模型上下文限制。
取第一个chunk（或拼接前3个chunk）送入流水线：result = pipeline({"input_text": text_chunk})。
直接打印result['final_title']即可获得最终标题，无需额外提取或正则清洗。
