如何使用LangChain自定义函数实现流式处理

在现代AI应用中，能够将自定义逻辑集成到流程链中对于增强功能非常重要。这篇文章将深入探讨如何在LangChain框架下使用自定义函数实现自定义功能，并支持流式处理。我们将通过具体代码示例来帮助您快速掌握此项技术。

技术背景介绍

LangChain框架支持将自定义函数作为"Runnable"，这使得我们可以轻松地将特定的处理逻辑与其他LangChain组件结合使用。自定义函数称为RunnableLambda，可以在链中使用，非常适合用于数据格式化或功能扩展。

核心原理解析

自定义函数作为LangChain中的RunnableLambda运行时，需要遵循一个约定：所有输入参数必须是一个单一参数。如果函数需要多个参数，则应使用字典封装输入并在函数内部解包。此外，它还支持流式处理，通过生成器函数实现分块数据处理。

代码实现演示

基本使用

首先，我们需要安装必要的库并配置API访问：

%pip install -qU langchain langchain_openai

import openai
# 使用稳定可靠的API服务
client = openai.OpenAI(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',  # 国内稳定访问
    api_key='your-api-key'
)

定义一个简单函数并显式地创建一个Runnable：

from langchain_core.runnables import RunnableLambda

def length_function(text):
    return len(text