LangChain-v0.2文档翻译：3.11、使用LangChain中的自定义函数

最新推荐文章于 2025-10-17 22:31:48 发布

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原文链接：https://python.langchain.com/v0.2/docs/how_to/functions/

文章标签：

#langchain #人工智能 #AI编程

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如何运行自定义函数

您可以将任意函数用作Runnables。这在需要格式化或当其他LangChain组件未提供所需功能时非常有用，用作Runnables的自定义函数称为RunnableLambdas。

请注意，所有输入到这些函数的参数必须是单个参数。如果您有一个接受多个参数的函数，您应该编写一个包装器，该包装器接受单个字典输入并将其解包为多个参数。

本指南将涵盖：

如何使用RunnableLambda构造器和方便的@chain装饰器显式创建自定义函数的可运行实例
在链中使用时将自定义函数强制转换为可运行实例
如何在自定义函数中接受和使用运行元数据
如何通过使它们返回生成器来使用自定义函数进行流式处理

使用构造器

下面，我们使用RunnableLambda构造器显式地包装我们的自定义逻辑：

# 安装LangChain和langchain_openai库
%pip install -qU langchain langchain_openai

import os
from getpass import getpass

# 设置环境变量以存储OpenAI的API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass()

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

# 定义一个返回文本长度的函数
def length_function(text):
    return len(text)

# 定义一个接受两个文本并返回它们长度乘积的函数
def _multiple_length_function(text1, text2):
    return len(text1) * len(text2)

# 定义一个包装函数，它接受一个字典并调用_multiple_length_function
def multiple_length_function(_dict):
    return _multiple_length_function(_dict["text1"], _dict["text2"])

# 创建ChatOpenAI模型实例
model = ChatOpenAI()

# 创建一个聊天提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("what is {a} + {b}")

# 创建一个链，其中包含RunnableLambda实例
chain1 = prompt | model

# 定义一个更复杂的链，使用itemgetter和RunnableLambda
chain = (
    {
        "a": itemgetter("foo") | RunnableLambda(length_function),
        "b": {"text1": itemgetter("foo"), "text2": itemgetter("bar")}
        | RunnableLambda(multiple_length_function),
    }
    | prompt
    | model
)

# 调用链并传入字典参数
chain.invoke({"foo": "bar", "bar": "gah"})

AIMessage(content='3 + 9 equals 12.', response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 8, 'prompt_tokens': 14, 'total_tokens': 22}, 'model_name': 'gpt-3.5-turbo', 'system_fingerprint': 'fp_c2295e73ad', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run-73728de3-e483-49e3-ad54-51bd9570e71a-0')

便捷 `@chain` 装饰器

您也可以通过添加 @chain 装饰器将任意函数转换为链。这在功能上等同于上面展示的用 RunnableLambda 构造器包装函数。以下是一个示例：

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import chain

# 定义两个聊天提示模板
prompt1 = ChatPromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}")
prompt2 = ChatPromptTemplate.from_template("What is the subject of this joke: {joke}")

# 使用@chain装饰器将custom_chain函数转换为可运行的链
@chain
def custom_chain(text):
    # 使用第一个提示模板和模型生成笑话
    prompt_val1 = prompt1.invoke({"topic": text})
    output1 = ChatOpenAI().invoke(prompt_val1)
    # 使用字符串输出解析器解析笑话内容
    parsed_output1 = StrOutputParser().invoke(output1)
    # 创建第二个链，用于解析笑话的主题
    chain2 = prompt2 | ChatOpenAI() | StrOutputParser()
    # 调用第二个链并返回结果
    return chain2.invoke({"joke": parsed_output1})

# 调用custom_chain函数并传入"bears"作为参数
custom_chain.invoke("bears")

# 输出结果示例
'The subject of the joke is the bear and his girlfriend.'

上面， @chain 装饰器用于将 custom_chain 转换为可运行对象，我们使用 .invoke() 方法调用它。

如果您使用 LangSmith 进行跟踪，您应该会在其中看到一个 custom_chain 跟踪，并且对 OpenAI 的调用嵌套在下面。

自动转换在链中

在使用自定义函数与管道操作符 (|) 结合使用时，您可以省略 RunnableLambda 或 @chain 构造器，并依赖于自动转换。以下是一个简单的示例，该示例中的函数接收模型的输出并返回其前五个字符：

# 定义一个聊天提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("tell me a story about {topic}")

# 创建ChatOpenAI模型实例
model = ChatOpenAI()

# 使用管道操作符创建一个包含自动转换函数的链
chain_with_coerced_function = prompt | model | (lambda x: x.content[:5])

# 调用链并传入参数
chain_with_coerced_function.invoke({"topic": "bears"})

传递运行元数据

Runnable lambda 可以选择接受 RunnableConfig 参数，它们可以使用该参数将回调、标签和其他配置信息传递给嵌套运行。

import json

from langchain_core.runnables import RunnableConfig


def parse_or_fix(text: str, config: RunnableConfig):
    fixing_chain = (
        ChatPromptTemplate.from_template(
            "Fix the following text:\n\n```text\n{input}\n```\nError: {error}"
            " Don't narrate, just respond with the fixed data."
        )
        | model
        | StrOutputParser()
    )
    for _ in range(3):
        try:
            return json.loads(text)
        except Exception as e:
            text = fixing_chain.invoke({"input": text, "error": e}, config)
    return "Failed to parse"


from langchain_community.callbacks import get_openai_callback

with get_openai_callback() as cb:
    output = RunnableLambda(parse_or_fix).invoke(
        "{foo: bar}", {"tags": ["my-tag"], "callbacks": [cb]}
    )
    print(output)
    print(cb)

{'foo': 'bar'}
Tokens Used: 62
    Prompt Tokens: 56
    Completion Tokens: 6
Successful Requests: 1
Total Cost (USD): $9.6e-05

from langchain_community.callbacks import get_openai_callback

with get_openai_callback() as cb:
    output = RunnableLambda(parse_or_fix).invoke(
        "{foo: bar}", {"tags": ["my-tag"], "callbacks": [cb]}
    )
    print(output)
    print(cb)

{'foo': 'bar'}
Tokens Used: 62
    Prompt Tokens: 56
    Completion Tokens: 6
Successful Requests: 1
Total Cost (USD): $9.6e-05

流式处理

注意：
RunnableLambda 最适合于不需要支持流式处理的代码。如果您需要支持流式处理（即能够操作输入的块并产生输出的块），则应使用 RunnableGenerator，如下例所示。

您可以在链中使用生成器函数（即使用 yield 关键字并表现得像迭代器的函数）。

这些生成器的签名应为 Iterator[Input] -> Iterator[Output]。或者对于异步生成器：AsyncIterator[Input] -> AsyncIterator[Output]。

这些对于以下情况非常有用：

实现自定义输出解析器
在保留流式能力的同时修改前一步骤的输出

以下是一个自定义输出解析器的示例，用于逗号分隔的列表。首先，我们创建一个生成此类列表文本的链：

from typing import Iterator, List

# 创建一个聊天提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    "Write a comma-separated list of 5 animals similar to: {animal}. Do not include numbers"
)

# 创建一个链，使用模型和字符串输出解析器生成逗号分隔的列表
str_chain = prompt | model | StrOutputParser()

# 使用流式处理输出
for chunk in str_chain.stream({"animal": "bear"}):
    print(chunk, end="", flush=True)

lion, tiger, wolf, gorilla, panda

接下来，我们定义一个自定义函数，该函数将聚合当前流式输出，并在模型生成列表中的下一个逗号时产生它：

# 这是一个自定义解析器，它将迭代器中的llm标记拆分为逗号分隔的字符串列表
def split_into_list(input: Iterator[str]) -> Iterator[List[str]]:
    # 保存部分输入直到我们得到一个逗号
    buffer = ""
    for chunk in input:
        # 将当前块添加到缓冲区
        buffer += chunk
        # 只要缓冲区中有逗号
        while "," in buffer:
            # 在逗号处拆分缓冲区
            comma_index = buffer.index(",")
            # 产生逗号之前的所有内容
            yield [buffer[:comma_index].strip()]
            # 保存下一部分以供下一次迭代使用
            buffer = buffer[comma_index + 1:]
    # 产生最后一个块
    yield [buffer.strip()]

# 使用自定义解析器创建链
list_chain = str_chain | split_into_list

# 使用流式处理输出
for chunk in list_chain.stream({"animal": "bear"}):
    print(chunk, flush=True)

['lion']
['tiger']
['wolf']
['gorilla']
['raccoon']

调用它将得到一个完整的值数组：

list_chain.invoke({"animal": "bear"})

['lion', 'tiger', 'wolf', 'gorilla', 'raccoon']

异步版本

如果您在异步环境中工作，以下是上述示例的异步版本：

from typing import AsyncIterator

# 定义一个异步函数，用于拆分输入为逗号分隔的列表
async def asplit_into_list(input: AsyncIterator[str]) -> AsyncIterator[List[str]]:
    buffer = ""
    async for chunk in input:
        buffer += chunk
        while "," in buffer:
            comma_index = buffer.index(",")
            yield [buffer[:comma_index].strip()]
            buffer = buffer[comma_index + 1:]
    yield [buffer.strip()]

# 使用异步链和流式处理
list_chain = str_chain | asplit_into_list

# 异步流式处理输出
async for chunk in list_chain.astream({"animal": "bear"}):
    print(chunk, flush=True)

['lion']
['tiger']
['wolf']
['gorilla']
['panda']

# 异步调用链
await list_chain.ainvoke({"animal": "bear"})

['lion', 'tiger', 'wolf', 'gorilla', 'panda']

总结：
本文详细介绍了如何在LangChain框架中使用自定义函数作为Runnables，包括使用构造器、装饰器、自动转换和流式处理。通过示例代码，我们学习了如何显式创建可运行的自定义函数，如何将自定义函数转换为Runnables，以及如何在自定义函数中使用运行元数据和流式处理。

扩展知识点：

流式处理 (Streaming)：一种数据处理方式，允许逐块处理数据，而不是一次性处理整个数据集。
异步编程 (Async Programming)：一种编程范式，允许程序在等待操作完成时继续执行，提高了程序的效率。
生成器 (Generator)：Python中的一种特殊函数，可以逐个产生值，而不是一次性返回所有值。
装饰器 (@chain)：在Python中，装饰器是一种设计模式，用于在不修改函数代码的情况下增加函数功能。
Lambda 函数：Python中的一种简洁定义小函数的方式，常用于需要函数对象的地方。
自动类型转换 (Coercion)：在某些编程语言中，自动将一个类型转换为另一个类型的过程。