如何在LangChain的chain.invoke()中传递含schema的多个参数

要在调用chain.invoke()时传入schema变量，你需要调整链的结构，让它能接收包含多个参数的输入（而非仅单一问题文本），具体实现如下：

1. 调整链的输入映射逻辑 #

把原来硬编码的schema改为从输入字典中动态读取，同时保留question和context的处理逻辑：

from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

chain = (
    RunnablePassthrough.assign(
        # 基于输入的question获取并处理上下文
        context=lambda x: vector_retriever_chain.invoke(x["question"]) | extract_relevant_docs
    )
    | prompt
)

RunnablePassthrough.assign()会自动保留输入中的所有键（比如schema和question），同时新增处理后的context键，完美匹配Prompt需要的三个变量。

如果偏好更显式的映射写法，也可以用字典结构定义：

chain = (
    {
     "schema": lambda x: x["schema"],
     "context": lambda x: vector_retriever_chain.invoke(x["question"]) | extract_relevant_docs,
     "question": lambda x: x["question"]
    }
    | prompt
)

2. 调用时传入包含多参数的字典 #

修改invoke的调用方式，传入一个包含schema和question的字典：

chain.invoke({
    "schema": "你的数据库Schema具体内容",
    "question": "my question?"
})

核心说明 #

• 原链中schema直接绑定外部变量的写法，会导致它无法随调用动态变更；改为从输入字典提取后，每次调用都可以传入不同的schema值。
• context的处理逻辑需要关联输入中的question，确保每次调用都能基于当前问题检索对应上下文。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者stackword_0