在LangBot中集成大语言模型

摘要

大语言模型（LLM）是现代聊天机器人的核心组件，LangBot作为一个强大的AI聊天机器人平台，提供了对多种大语言模型的集成支持。本文将详细介绍如何在LangBot中集成和使用大语言模型，包括模型配置、调用方法、参数优化等方面。我们将通过实际示例，演示如何接入OpenAI、Anthropic、Google Gemini等主流大语言模型，并展示如何在流水线中使用这些模型实现智能对话功能。

正文

1. LangBot大语言模型集成概述

LangBot通过其provider模块提供了统一的大语言模型集成接口，支持多种主流大语言模型服务。其核心优势包括：

• 统一接口：提供统一的API接口，屏蔽不同模型提供商的差异
• 多模型支持：支持OpenAI、Anthropic、Google Gemini、DeepSeek等多种模型
• 灵活配置：支持通过Web界面或配置文件灵活配置模型参数
• 会话管理：内置会话管理机制，支持上下文保持
• 工具调用：支持模型工具调用功能，扩展模型能力

2. 系统架构

LangBot的大语言模型集成架构如下图所示：

3. 核心组件

3.1 模型管理器（ModelManager）

模型管理器负责管理所有配置的大语言模型实例：

class ModelManager:
    """模型管理器"""
    
    def __init__(self, ap: app.Application):
        self.ap = ap
        self.models: dict[str, LLMModel] = {}
    
    async def initialize(self):
        """初始化模型管理器"""
        await self.load_models_from_db()
    
    async def load_models_from_db(self):
        """从数据库加载模型配置"""
        # 实现细节...
    
    async def get_model_by_uuid(self, uuid: str) -> LLMModel | None:
        """根据UUID获取模型"""
        return self.models.get(uuid)

3.2 会话管理器（SessionManager）

会话管理器负责管理用户与模型的对话会话：

class SessionManager:
    """会话管理器"""
    
    def __init__(self, ap: app.Application):
        self.ap = ap
        self.sessions: dict[str, Session] = {}
    
    async def get_session(self, query: Query) -> Session:
        """获取或创建会话"""
        session_key = f"{query.launcher_type.value}-{query.launcher_id}"
        if session_key not in self.sessions:
            self.sessions[session_key] = Session(
                launcher_type=query.launcher_type,
                launcher_id=query.launcher_id
            )
        return self.sessions[session_key]

3.3 模型请求器（ModelRequester）

模型请求器负责实际向模型API发送请求：

class ModelRequester:
    """模型请求器"""
    
    async def invoke_llm(
        self,
        query: Query,
        model: LLMModel,
        messages: list[Message],
        funcs: list[LLMTool] = None,
        extra_args: dict = None
    ) -> Message:
        """调用大语言模型"""
        # 根据模型类型选择合适的调用方法
        if model.provider_type == "openai":
            return await self._invoke_openai(model, messages, funcs, extra_args)
        elif model.provider_type == "anthropic":
            return await self._invoke_anthropic(model, messages, funcs, extra_args)
        # 其他模型类型的处理...

4. 配置大语言模型

4.1 通过Web界面配置

LangBot提供了直观的Web界面来配置大语言模型：

1. 登录LangBot管理面板
2. 进入"模型" -> “大语言模型”
3. 点击"添加模型"
4. 选择模型提供商（如OpenAI、Anthropic等）
5. 填写API密钥和其他配置参数
6. 保存配置

4.2 配置文件方式

也可以通过配置文件方式配置模型：

# config.yaml 示例
llm_models:
  - name: "GPT-4"
    provider: "openai"
    model_name: "gpt-4"
    api_key: "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
    base_url: "https://api.openai.com/v1"
    temperature: 0.7
    max_tokens: 2048
    
  - name: "Claude 3"
    provider: "anthropic"
    model_name: "claude-3-opus-20240229"
    api_key: "sk-ant-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
    temperature: 0.7
    max_tokens: 2048

5. 支持的模型提供商

LangBot支持多种主流的大语言模型提供商：

5.1 OpenAI

# OpenAI模型调用示例
async def invoke_openai_model(model_config, messages):
    """
    调用OpenAI模型
    
    Args:
        model_config (dict): 模型配置
        messages (list): 消息历史
        
    Returns:
        dict: 模型响应
    """
    import openai
    
    client = openai.AsyncOpenAI(
        api_key=model_config["api_key"],
        base_url=model_config.get("base_url", "https://api.openai.com/v1")
    )
    
    response = await client.chat.completions.create(
        model=model_config["model_name"],
        messages=messages,
        temperature=model_config.get("temperature", 0.7),
        max_tokens=model_config.get("max_tokens", 2048),
        stream=False
    )
    
    return response.choices[0].message

5.2 Anthropic

# Anthropic模型调用示例
async def invoke_anthropic_model(model_config, messages):
    """
    调用Anthropic模型
    
    Args:
        model_config (dict): 模型配置
        messages (list): 消息历史
        
    Returns:
        dict: 模型响应
    """
    from anthropic import AsyncAnthropic
    
    client = AsyncAnthropic(
        api_key=model_config["api_key"]
    )
    
    # 转换消息格式
    anthropic_messages = []
    system_message = None
    
    for msg in messages:
        if msg.role == "system":
            system_message = msg.content
        else:
            anthropic_messages.append({
                "role": msg.role,
                "content": msg.content
            })
    
    response = await client.messages.create(
        model=model_config["model_name"],
        messages=anthropic_messages,
        system=system_message,
        temperature=model_config.get("temperature", 0.7),
        max_tokens=model_config.get("max_tokens", 2048)
    )
    
    return response

5.3 Google Gemini

# Google Gemini模型调用示例
async def invoke_gemini_model(model_config, messages):
    """
    调用Google Gemini模型
    
    Args:
        model_config (dict): 模型配置
        messages (list): 消息历史
        
    Returns:
        dict: 模型响应
    """
    import google.generativeai as genai
    
    genai.configure(api_key=model_config["api_key"])
    
    model = genai.GenerativeModel(model_config["model_name"])
    
    # 转换消息格式
    gemini_messages = []
    for msg in messages:
        if msg.role == "user":
            gemini_messages.append({"role": "user", "parts": [msg.content]})
        elif msg.role == "assistant":
            gemini_messages.append({"role": "model", "parts": [msg.content]})
    
    response = await model.generate_content_async(
        gemini_messages,
        generation_config={
            "temperature": model_config.get("temperature", 0.7),
            "max_output_tokens": model_config.get("max_tokens", 2048)
        }
    )
    
    return response

6. 在流水线中使用大语言模型

在LangBot的流水线中使用大语言模型非常简单，可以通过以下方式：

6.1 在自定义阶段中调用模型

@stage.stage_class("llm-process")
class LLMProcessStage(stage.PipelineStage):
    """使用大语言模型处理消息的阶段"""
    
    async def process(
        self,
        query: pipeline_query.Query,
        stage_inst_name: str,
    ) -> entities.StageProcessResult:
        """处理消息"""
        # 获取用户消息
        user_message = query.message_chain.get_text()
        
        # 获取默认模型
        default_model = await self.ap.model_mgr.get_default_model()
        
        # 构造消息历史
        messages = [
            {"role": "system", "content": "你是一个有用的助手，请用中文回答问题。"},
            {"role": "user", "content": user_message}
        ]
        
        # 调用模型
        response = await default_model.requester.invoke_llm(
            query=query,
            model=default_model,
            messages=messages
        )
        
        # 构造回复
        reply = platform_message.MessageChain([
            platform_message.Plain(text=response.content)
        ])
        
        return entities.StageProcessResult(
            result_type=entities.ResultType.CONTINUE,
            new_query=query,
            user_notice=reply
        )

6.2 使用会话保持上下文

@stage.stage_class("contextual-llm-process")
class ContextualLLMProcessStage(stage.PipelineStage):
    """使用会话上下文的LLM处理阶段"""
    
    async def process(
        self,
        query: pipeline_query.Query,
        stage_inst_name: str,
    ) -> entities.StageProcessResult:
        """处理消息"""
        # 获取会话
        session = await self.ap.sess_mgr.get_session(query)
        
        # 获取用户消息
        user_message = query.message_chain.get_text()
        
        # 将用户消息添加到会话历史
        session.append_message({"role": "user", "content": user_message})
        
        # 获取默认模型
        default_model = await self.ap.model_mgr.get_default_model()
        
        # 调用模型，传入完整的历史消息
        response = await default_model.requester.invoke_llm(
            query=query,
            model=default_model,
            messages=session.messages
        )
        
        # 将模型回复添加到会话历史
        session.append_message({"role": "assistant", "content": response.content})
        
        # 构造回复
        reply = platform_message.MessageChain([
            platform_message.Plain(text=response.content)
        ])
        
        return entities.StageProcessResult(
            result_type=entities.ResultType.CONTINUE,
            new_query=query,
            user_notice=reply
        )

7. 工具调用功能

LangBot支持大语言模型的工具调用功能，可以扩展模型的能力：

# 工具定义示例
class WeatherTool:
    """天气查询工具"""
    
    def __init__(self):
        self.name = "get_weather"
        self.description = "获取指定城市的天气信息"
        self.parameters = {
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {
                    "type": "string",
                    "description": "城市名称"
                }
            },
            "required": ["city"]
        }
    
    async def execute(self, params):
        """执行工具"""
        city = params.get("city")
        # 实际的天气查询逻辑
        weather_info = await self._get_weather_info(city)
        return weather_info
    
    async def _get_weather_info(self, city):
        """获取天气信息"""
        # 模拟API调用
        return f"{city}的天气是晴天，温度25°C"

# 在模型调用中使用工具
async def invoke_llm_with_tools(model_config, messages, tools):
    """
    调用支持工具的大语言模型
    
    Args:
        model_config (dict): 模型配置
        messages (list): 消息历史
        tools (list): 工具列表
        
    Returns:
        dict: 模型响应
    """
    import openai
    
    client = openai.AsyncOpenAI(
        api_key=model_config["api_key"]
    )
    
    # 转换工具格式
    openai_tools = []
    for tool in tools:
        openai_tools.append({
            "type": "function",
            "function": {
                "name": tool.name,
                "description": tool.description,
                "parameters": tool.parameters
            }
        })
    
    response = await client.chat.completions.create(
        model=model_config["model_name"],
        messages=messages,
        tools=openai_tools,
        tool_choice="auto"
    )
    
    return response

8. 性能优化和错误处理

8.1 重试机制

async def invoke_llm_with_retry(model_requester, query, model, messages, max_retries=3):
    """
    带重试机制的模型调用
    
    Args:
        model_requester: 模型请求器
        query: 查询对象
        model: 模型对象
        messages: 消息列表
        max_retries: 最大重试次数
        
    Returns:
        模型响应
    """
    for attempt in range(max_retries + 1):
        try:
            response = await model_requester.invoke_llm(
                query=query,
                model=model,
                messages=messages
            )
            return response
        except Exception as e:
            if attempt == max_retries:
                raise e
            # 指数退避
            await asyncio.sleep(2 ** attempt)

8.2 超时处理

async def invoke_llm_with_timeout(model_requester, query, model, messages, timeout=30):
    """
    带超时机制的模型调用
    
    Args:
        model_requester: 模型请求器
        query: 查询对象
        model: 模型对象
        messages: 消息列表
        timeout: 超时时间（秒）
        
    Returns:
        模型响应
    """
    try:
        response = await asyncio.wait_for(
            model_requester.invoke_llm(
                query=query,
                model=model,
                messages=messages
            ),
            timeout=timeout
        )
        return response
    except asyncio.TimeoutError:
        raise Exception("模型调用超时")

总结

LangBot提供了强大而灵活的大语言模型集成能力，通过统一的接口和丰富的功能，开发者可以轻松集成各种主流大语言模型。关键要点包括：

1. 多模型支持：支持OpenAI、Anthropic、Google Gemini等多种模型
2. 统一接口：屏蔽不同模型提供商的差异，提供一致的调用接口
3. 会话管理：内置会话管理机制，支持上下文保持
4. 工具调用：支持模型工具调用功能，扩展模型能力
5. 灵活配置：支持Web界面和配置文件两种配置方式
6. 性能优化：提供重试机制、超时处理等性能优化手段

通过合理使用LangBot的大语言模型集成功能，开发者可以构建出功能强大、智能的聊天机器人应用。

参考资料

1. LangBot官方文档 - 模型集成
2. Provider模块源码
3. ModelManager实现
4. SessionManager实现