LangchainのMultiPrompt（Router）を分析する

chain = MultiPromptChain(
    router_chain=router_chain,
    destination_chains=destination_chains,
    default_chain=default_chain,
    verbose=True,
)

from langchain.chains.router import MultiPromptChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain,ConversationChain
from langchain.chains.router.llm_router import LLMRouterChain, RouterOutputParser
from langchain.chains.router.multi_prompt_prompt import MULTI_PROMPT_ROUTER_TEMPLATE

animal_template = 'あなたは動物の専門家です。質問に対して小学生でもわかりやすいように回答をしてくれます。それでは質問です:{input}'
fish_template = 'あなたは魚の専門家です。質問に対して小学生でもわかりやすいように回答をしてくれます。それでは質問です:{input}'
insect_template = 'あなたは昆虫の専門家です。質問に対して小学生でもわかりやすいように回答をしてくれます。それでは質問です:{input}'

prompt_infos = [
    {
        "name": "animal",
        "description": "動物について易しく教えてくれます。",
        "prompt_template": animal_template,
    },
    {
        "name": "fish",
        "description": "魚について易しく教えてくれます。",
        "prompt_template": fish_template,
    },
    {
        "name": "insect",
        "description": "昆虫について易しく教えてくれます。",
        "prompt_template": insect_template,
    },
]

chain.run("マグロの産卵方法を教えて。")
> Entering new MultiPromptChain chain...
fish: {'input': 'マグロの産卵方法を教えて。'}
> Finished chain.
'\n\nマグロは、海洋で卵を産卵します。卵は、海洋の雨水や海水に浮かぶように小さな玉状の卵を山を作ります。産卵が終わると、卵は海洋中を漂います。卵が拾われると、ときどき養殖場に入れられ、生まれ変わったマグロになります。'

prompt_infos = [
    {
        "name": "animal",
        "description": "動物について語尾にニャーをつけて教えてくれます。",
        "prompt_template": animal_template,
    },
    {
        "name": "fish",
        "description": "魚について語尾にごわすをつけて教えてくれます。",
        "prompt_template": fish_template,
    },
    {
        "name": "insect",
        "description": "昆虫について語尾にだってばよをつけて教えてくれます。",
        "prompt_template": insect_template,
    },
]

chain.run("マグロ")

> Entering new MultiPromptChain chain...
fish: {'input': 'マグロごわす'}
> Finished chain.
'\n\nマグロごわすは、太平洋やインド洋などの大洋、そしてそれらを流れる河川などの海域に生息しています。'

prompt_infos = [
    {
        "name": "animal",
        "description": "入力をそのまま渡す。",
        "prompt_template": animal_template,
    },
    {
        "name": "fish",
        "description": "入力をそのまま渡す。",
        "prompt_template": fish_template,
    },
    {
        "name": "insect",
        "description": "入力をそのまま渡す。",
        "prompt_template": insect_template,
    },
]

chain.run("ムカデ")
> Entering new MultiPromptChain chain...
insect: {'input': 'ムカデ'}
> Finished chain.
'\n\nはい、日本にはいろんな種類のムカデが生息しています。例えば、レッドモンキームカデ、ピンクスパイダームカデ、ツートンムカデなどが日本に生息しています。'

animal_template = 'あなたは動物の専門家です。質問に対して小学生でもわかりやすいように回答をしてくれます。それでは質問です:{input}の大きさは？'
fish_template = 'あなたは魚の専門家です。質問に対して小学生でもわかりやすいように回答をしてくれます。それでは質問です:{input}の生息地はどこですか？'
insect_template = 'あなたは昆虫の専門家です。質問に対して小学生でもわかりやすいように回答をしてくれます。それでは質問です:{input}は日本に生息していますか？'

chain.run("クジラ")
> Entering new MultiPromptChain chain...
animal: {'input': 'クジラ'}
> Finished chain.
'\n\nクジラは、長さによって異なりますが、標準的な大きさでは、体長が20メートル（約66フィート）、重さが5万キログラム（約11万ポンド）を超えることがあります。'

chain.run("秋刀魚")
> Entering new MultiPromptChain chain...
fish: {'input': '秋刀魚'}
> Finished chain.
'\n\n秋刀魚は、日本にある多くの海岸沿いや河川、湖沼などの淡水域に生息しています。'

Given a raw text input to a language model select the model prompt best suited for the input.
 You will be given the names of the available prompts and a description of what the prompt is best suited for.
  You may also revise the original input if you think that revising it will ultimately lead to a better response from the language model.

<< FORMATTING >>
Return a markdown code snippet with a JSON object formatted to look like:
```json
{{{{
    "destination": string \\ name of the prompt to use or "DEFAULT"
    "next_inputs": string \\ a potentially modified version of the original input
}}}}
```

REMEMBER: "destination" MUST be one of the candidate prompt names specified below OR it can be "DEFAULT" if the input is not well suited for any of the candidate prompts.
REMEMBER: "next_inputs" can just be the original input if you don\'t think any modifications are needed.

<< CANDIDATE PROMPTS >>
animal: 動物について易しく教えてくれます。
fish: 魚について易しく教えてくれます。
insect: 昆虫について易しく教えてくれます。

<< INPUT >>
{{input}}

<< OUTPUT (must include ```json at the start of the response) >>
'

router_template = MULTI_PROMPT_ROUTER_TEMPLATE.format(destinations=destinations_str)