[从零开始创建自定义聊天模型: 深入LangChain实现之旅]

# 从零开始创建自定义聊天模型: 深入LangChain实现之旅

## 引言

在人工智能的世界中，聊天模型（Chat Models）扮演着重要的角色，为用户提供高度交互性和智能化的对话体验。在这篇文章中，我们将探讨如何使用LangChain框架创建一个自定义的聊天模型。通过将您的语言模型封装在LangChain的`BaseChatModel`接口中，您可以轻松地在现有的LangChain程序中使用它，并获得诸如批处理、异步支持和流事件API等优化优势。

## 主要内容

### 输入与输出
聊天模型通过消息作为输入，并返回消息作为输出。LangChain内置了多种消息类型：

- **SystemMessage**: 用于引导AI行为，通常作为输入消息序列的第一个传入。
- **HumanMessage**: 表示人与聊天模型互动的消息。
- **AIMessage**: 表示来自聊天模型的消息，可以是文本或工具调用请求。
- **FunctionMessage/ToolMessage**: 用于将工具调用结果传递回模型。

### 实现一个基础聊天模型
我们将实现一个简单的聊天模型，它会回显输入信息的前几个字符。为此，我们需要继承`BaseChatModel`并实现关键方法：

- **_generate**: 用于从输入生成聊天结果。
- **_llm_type**: 用于唯一标识模型类型。
- **_stream**: 实现流式输出。
- **_agenerate** 与 **_astream**: 实现异步版本的方法。

## 代码示例

下面是一个完整的代码示例，展示如何实现一个自定义的回声聊天模型：

```python
from typing import Any, Dict, List, Optional, Iterator
from langchain_core.language_models import BaseChatModel
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage
from langchain_core.outputs import ChatResult, ChatGe