langchain runnables 概念指南

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LangChain Runnables 概念指南

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概述

Runnable接口是LangChain中的核心抽象，它为大多数组件提供了统一的调用方式。这个接口使得创建自定义链变得简单，并且以标准方式调用它们。标准接口包括：

  • stream: 流式返回响应块
  • invoke: 对输入调用链
  • batch: 对输入列表调用链
  • astream: 异步流式返回响应块
  • ainvoke: 异步调用链
  • abatch: 异步对输入列表调用链
  • astream_log: 流式返回中间步骤，随着它们的发生
  • astream_events: 流式返回事件，随着它们在链中发生（在v0.1.14中引入）

Runnable接口概述

优化的并行执行（批处理）

Runnable接口支持批处理操作，可以并行处理多个输入，这比逐个处理输入要高效得多。

异步支持

所有Runnable都支持同步和异步调用。这使得在异步环境中使用相同的代码变得容易，例如在Jupyter笔记本中进行原型设计，然后在异步服务器中使用。

流式API

Runnable接口提供了多种流式API：

  • stream: 流式返回最终输出的块
  • astream: 异步版本的stream
  • astream_log: 流式返回中间步骤和最终输出
  • astream_events: 流式返回链中发生的事件

这些流式API对于创建响应式用户界面特别有用，可以在处理过程中向用户显示进度。

输入和输出类型

每个Runnable都公开了输入和输出模式，提供了关于输入和输出结构的信息。

检查模式

您可以使用以下方法检查Runnable的输入和输出模式：

# 检查输入模式
runnable.input_schema

# 检查输出模式  
runnable.output_schema

RunnableConfig

RunnableConfig是一个配置对象，可以传递给Runnable以控制其执行方式。它包含以下可选字段：

  • tags: 用于过滤和搜索的标签列表
  • metadata: 与运行相关的元数据字典
  • callbacks: 要使用的回调处理程序列表
  • run_name: 运行的自定义名称
  • max_concurrency: 批处理操作的最大并发数
  • recursion_limit: 防止无限递归的递归限制
  • configurable: 可配置属性的运行时值
  • run_id: 运行的唯一标识符

RunnableConfig的传播

许多Runnables由其他Runnables组成，重要的是RunnableConfig要传播到Runnable进行的所有子调用。这允许向父Runnable提供运行时配置值，这些值由所有子调用继承。

如果不是这种情况，就不可能设置和传播回调或其他配置值，如tags和<

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<think>我们正在回答用户关于LangChain核心概念的问题，需要参考之前提供的引用内容。引用[1]提到：LangChain核心概念包括模块化设计、预定义工具、Agents和Toolkits等，这些概念带来高效开发、可扩展性、智能化响应和优化用户体验的优势。引用[2]和[3]则从比喻的角度解释了LangChain的作用，即让聊天机器人能够从用户自己的数据源获取信息并执行具体操作。根据用户的问题，我们需要列出LangChain的核心概念，并参考引用内容进行说明。核心概念通常包括：1.模型（Models）：包括语言模型（LLMs）和聊天模型（ChatModels）等。2.提示（Prompts）：管理LLM的输入，包括提示模板、示例选择器等。3.索引（Indexes）：用于处理外部数据，使其能够被LLM使用，包括文档加载器、文本分割器、向量存储等。4.记忆（Memory）：在对话中保持状态，即存储对话历史。5.链（Chains）：将多个组件组合在一起，形成一个序列化的流程。6.代理（Agents）：使用LLM来决定采取一系列行动，包括工具的使用。结合引用内容，我们可以这样组织：核心概念：1.模型（Models）：LangChain支持多种语言模型，包括OpenAI、HuggingFace等[^1]。2.提示（Prompts）：通过提示模板和动态提示构建，优化输入以获得更好的输出[^1]。3.索引（Indexes）：允许应用程序从用户自己的数据库或文件中提取信息（如引用[2]所述）[^2]。4.记忆（Memory）：维护对话上下文，提供连贯自然的交互体验（引用[1]中提到）[^1]。5.链（Chains）：模块化设计使得可以组合多个组件，减少开发时间和复杂度（引用[1]）[^1]。6.代理（Agents）：使用LLM来决定调用哪些工具，实现多功能和智能化的用户交互（引用[1]）[^1]。代理能够根据信息执行具体操作，比如发邮件（引用[2]）[^2]。此外，引用[3]中提到的比喻可以帮助解释整个框架如何集成这些概念。我们将按照这些要点来组织答案，并确保使用中文，同时注意数学公式的格式要求（虽然这个问题可能不太涉及数学公式，但如果有数学表达式，我们会用$...$或$$...$$）。同时，在回答末尾生成相关问题。注意：引用标识要自然地加在引用内容的末尾。</think>### LangChain 核心概念详解 LangChain 是一个用于构建语言模型应用的框架，其核心概念构成了处理复杂语言任务的基石。以下是关键概念及其数学表达： #### 1. **模型抽象（Models）** - **作用**：统一接口对接不同语言模型 - **类型**： - 语言模型（LLMs）：$ \text{LLM}: \text{prompt} \rightarrow \text{completion} $ - 聊天模型：$ \text{ChatModel}: [\text{message}_1,...,\text{message}_n] \rightarrow \text{response} $ - **示例**：OpenAI, Hugging Face 等模型的标准化调用[^1] #### 2. **提示工程（Prompts）** - **模板系统**： $$ \text{PromptTemplate}(input\_vars) = \text{结构化提示} $$ - **动态构建**： ```python from langchain.prompts import PromptTemplate template = "分析{text}的情感倾向" prompt = PromptTemplate(input_variables=["text"], template=template) ``` #### 3. **索引与检索（Indexes）** - **数据接入流程**： ``` 文档加载 → 文本分割 → 向量化 → 存储 → 检索 ``` - **核心组件**： - 文档加载器：$ \text{Loader}: \text{source} \rightarrow \text{Document} $ - 向量存储：$ \text{VectorStore}: \text{query} \rightarrow \text{top-k} \ \text{documents} $[^2] #### 4. **记忆管理（Memory）** - **对话状态维护**： $$ S_{t+1} = f(S_t, \text{user\_input}_t) $$ - **实现方式**： - 短期记忆：会话缓存 - 长期记忆：向量数据库存储[^1] #### 5. **链式结构（Chains）** - **组合范式**： $$ \text{Chain} = \text{Model} \circ \text{Prompt} \circ \text{Tool} $$ - **类型**： | 类型 | 结构 | 用例 | |---|---|---| | **LLMChain** | $ \text{prompt} \rightarrow \text{LLM} $ | 简单问答 | | **SequentialChain** | $ \text{Chain}_1 \rightarrow \text{Chain}_2 $ | 多步处理 | | **TransformChain** | $ \text{input} \xrightarrow{\text{自定义}} \text{output} $ | 数据转换[^1] | #### 6. **智能代理（Agents）** - **决策机制**： $$ \text{Agent} = \text{LLM} + \{\text{Tool}_1,...,\text{Tool}_n\} + \text{决策函数} $$ - **工作流程**： ```mermaid graph LR A[用户输入] --> B[Agent解析] B --> C{选择工具} C -->|工具1| D[执行] C -->|工具2| E[执行] D --> F[整合结果] E --> F ``` 实现从数据库提取信息并执行操作的能力[^2] #### 7. **工具集成（Tools）** - **接口定义**： $$ \text{Tool}: \text{input} \rightarrow \text{output} $$ - **示例工具**： - 网络搜索 - Python REPL - 邮件发送 - API调用[^3] > **核心价值**：通过模块化组件实现： > - 高效开发：预置组件减少重复工作 > - 灵活扩展：自由组合处理复杂场景 > - 智能交互：动态决策替代静态响应[^1] --- ### 相关问题 1. LangChain 的链（Chains）和代理（Agents）在架构设计上有何本质区别？ 2. 如何在 LangChain 中实现自定义工具的集成？ 3. LangChain 的记忆管理机制如何保证多轮对话的连贯性？ 4. 对比 LangChain 与直接调用语言模型 API 的优劣势？ 5. 在实时系统中如何监控和优化 LangChain 工作流的性能？
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