LangChain高级链路：Router分支与Parallel并行处理（附：Batch批处理效率分析）

作者： Dr.n8n 更新时间：2025-12-19 13:00:41 分类：n8n教程

当你的AI工作流卡在“该走哪条路”时，Router和Parallel就是你的交通指挥官

上周帮一家跨境电商客户调试他们的客服Agent系统时，我亲眼目睹了他们因为没用好分支路由，导致同一个用户问题被三个不同模型反复处理——成本飙升300%，响应时间还慢得像蜗牛。这根本不是模型不行，而是链路设计出了问题。今天我们就来拆解LangChain里最实用也最容易被低估的两个高级武器：Router（路由分支）和Parallel（并行处理），最后再送你一份Batch批处理的性能实测报告。

Router不是“if-else”，而是智能分流闸口

很多初学者把Router当成编程里的if-else语句，这是大错特错。Router的本质是“意图识别+资源调度”的组合拳。想象你走进一个大型政务服务中心，门口有个智能导览屏，它不问你“你是来办身份证还是营业执照？”，而是通过你输入的关键词自动把你引导到对应窗口——这就是Router的工作方式。

在LangChain中，Router的核心是RouterChain，它接收用户输入，根据预设规则或嵌入模型判断应调用哪个子链（Sub-chain）。比如：

from langchain.chains.router import MultiPromptChain
from langchain.chains.router.llm_router import LLMRouterChain

# 定义不同场景的提示模板
customer_service_prompt = "你是一个电商客服..."
technical_support_prompt = "你是一个IT技术支持..."

destination_chains = {
    "customer": customer_chain,
    "tech": tech_chain
}

# 路由器会根据query内容决定走哪条链
router_chain = LLMRouterChain.from_llm(llm, destinations)
multi_prompt_chain = MultiPromptChain(
    router_chain=router_chain,
    destination_chains=destination_chains,
    default_chain=default_chain
)

我在实际项目中发现，Router最怕“模糊地带”。比如用户问“我的订单怎么还没发货，你们系统是不是崩了？”——这既涉及物流又涉及技术。这时候必须设置default_chain兜底，或者用Embedding相似度做二次仲裁，否则容易路由失败。

Parallel并行：别让AI干等，让它“多线程打工”

Parallel处理不是炫技，而是解决真实瓶颈。假设你要同时查用户订单状态、账户积分、历史工单——串行执行要等3次API调用完成，而并行只需等待最慢的那一次。这就像餐厅后厨，煎牛排、煮意面、拌沙拉如果让同一个厨师按顺序做，客人饿死了；但分给三个厨师同时开工，效率立马上去。

LangChain的SequentialChain默认是串行，而TransformChain + RunnableParallel可以实现真正的并发：

from langchain.schema.runnable import RunnableParallel

# 定义三个独立任务
order_check = RunnableLambda(check_order_status)
point_query = RunnableLambda(get_user_points)
ticket_history = RunnableLambda(fetch_past_tickets)

# 并行执行
parallel_chain = RunnableParallel(
    order=order_check,
    points=point_query,
    tickets=ticket_history
)

result = parallel_chain.invoke({"user_id": "U12345"})

注意：并行不是万能药。如果任务之间有强依赖（比如必须先验证身份才能查订单），强行并行反而会导致错误。所以设计前先画数据流图，标出哪些节点可以“同时起跑”。