如何在不同版本的 Pydantic 中使用 LangChain

Pydantic 是一个用于数据验证和设置管理的广泛使用的 Python 库。随着 Pydantic v2 的发布（2023 年 6 月），出现了一些重大变化，因此开发者在使用 LangChain 时需要格外注意，因为 Pydantic 1 的生命周期在 2024 年 6 月结束。本文将详细讲解如何在不同的 Pydantic 版本中使用 LangChain，并提供一些实用的代码示例。

技术背景介绍

LangChain 是一个用于构建语言模型应用程序的框架。它允许使用 Pydantic 对数据进行验证。然而，随着 Pydantic v2 的发布，其内部结构发生了变化，导致了与 Pydantic v1 的不兼容性。LangChain 将在未来版本中逐渐迁移到 Pydantic 2，目前支持使用 Pydantic v1 和 v2 的对象。

核心原理解析

LangChain 内部目前仍然使用 Pydantic v1，通过 Pydantic 2 的 v1 命名空间实现兼容。这意味着在某些情况下，开发者必须明确指定使用 v1 的类和方法，以避免混合使用 v1 和 v2 对象导致的错误。

代码实现演示

示例 1: 使用 Pydantic v1 对象（适用于 langchain-core<0.2.23）

这是在旧版本的 LangChain 中使用 Pydantic v1 对象的示例：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic.v1 import BaseModel  # 指定使用 v1 命名空间

class Person(BaseModel):
    """个人信息"""
    name: str

# 创建并配置 ChatOpenAI 模型
model = ChatOpenAI()
model = model.with_structured_output(Person)

# 调用模型
model.invoke('Bob is a person.')

示例 2: 使用 Pydantic v2 对象（适用于 langchain-core>=0.2.23）

在新版的 LangChain 中，可以使用 Pydantic v1 或 v2 对象：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel

class Person(BaseModel):
    """个人信息"""
    name: str

# 创建并配置 ChatOpenAI 模型
model = ChatOpenAI()
model = model.with_structured_output(Person)

# 调用模型
model.invoke('Bob is a person.')

应用场景分析

在使用 LangChain 构建工具时，确保使用正确版本的 Pydantic 对象至关重要。否则，可能会遇到不兼容问题，导致程序运行失败。对于需要生成 OpenAPI 文档的用户，请务必使用 Pydantic 1，因为 Pydantic 2 尚不支持这项功能。

实践建议

• 如果您正使用较旧版本的 LangChain，建议继续使用 Pydantic v1 对象，直到完全支持 Pydantic v2 为止。
• 在子类化 LangChain 模型或工具时，应使用 Pydantic v1 的原语，避免与 v2 混用。
• 如果需要 OpenAPI 文档，建议暂时使用 Pydantic v1 或手动创建 API 路由。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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