**利用LangServe轻松部署LangChain为REST API**

## 引言

在AI驱动的应用程序开发中，高效地将复杂的AI模型和处理链部署为REST API是至关重要的。LangServe结合了LangChain和FastAPI，为开发者提供了一种强大的工具，可以轻松地将LangChain中的运行单元和链暴露为REST API。本文将详细介绍LangServe的功能、使用方法以及应对部署过程中可能遇到的挑战。

## 主要内容

### LangServe的特性

LangServe提供了一系列强大的功能，包括：
- 自动推断输入和输出Schema，并在每次API调用时进行验证。
- 内嵌API文档页面，支持JSONSchema和Swagger。
- 支持多种高效的请求端点，如/stream_log和/stream_events，方便处理并发请求。
- 内置可选的LangSmith追踪，只需添加API密钥即可使用。
- 支持打开AI和Anthropic等多个模型的即插即用。

### 安装和设置

要开始使用LangServe，只需安装对应的库：

```bash
pip install "langserve[all]"

或分别安装客户端和服务器代码：

pip install "langserve[client]"
pip install "langserve[server]"

接下来，利用LangChain CLI快速启动一个新的LangServe项目：

langchain app new my-app

配置和运行

在项目中，定义可运行的接口并添加至服务器：

from fastapi import FastAPI
from langserve import add_routes
from langchain.chat_models