langserve搭建方法

已于 2025-03-23 20:13:09 修改
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分类专栏： Python 文章标签： langchain langserve
于 2025-03-23 20:11:03 首次发布
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安装 langserver

pip install langserve

安装 langchain-cli

pip install langchain-cli

创建langserve脚手架

langchain app new 项目名

后续交互界面全回车，接着cd到 项目名 目录下开发即可

ps: 注意执行这条命令时确保电脑上安装了git，否则脚手架拉不下来就会报错

使用poetry管理包

完成上述步骤后可以看到脚手架中的 pyproject.toml 文件
在这里插入图片描述
这是一个poetry的管理文件，langchain脚手架后续将使用poetry作为包管理工具，poetry的安装使用方法可以参考这篇文章
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43721000/article/details/146427048

【LangChain编程：从入门到实践】使用LangServe提供服务
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
07-18 147
【LangChain编程：从入门到实践】使用LangServe提供服务 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：LangChain, LangServe, 微服务架构, API设计, 端到端解决方案
【异常】Python环境中没有安装 `langserve` 模块提示ModuleNotFoundError: No module named ‘langserve‘
本本本添哥
10-29 372
如果安装了正确的包但仍然遇到问题，请确保你的 Python 解释器指向的是虚拟环境中的 Python，而不是全局的 Python。此外，检查安装的包的版本是否与你的项目兼容。是你需要的一个包，那么你需要在激活的虚拟环境中安装它。如果你是从一个项目或者教程中获取的代码，确保你已经安装了所有的依赖项。安装完成后，再次尝试运行你的脚本，看看是否仍然报错。这个问题通常是由于该模块没有被安装在你的虚拟环境中。所属的具体库或项目，可能需要安装那个特定的库。是某个更大项目的一部分，你可能需要安装整个项目。
一文教会你使用 LangServe 构建大模型服务
fengshi_fengshi的专栏
12-17 1605
您可以快速搭建一个基于 LangServe 的 NLP 应用。您可以根据需求扩展功能，整合更多的模型和服务。LangServe 的灵活性和易用性使得它成为构建 NLP 应用的理想选择。希望这篇文章对您有所帮助！如果您有任何问题或需要更多示例，请留言。
【LangServe】如何使用 LangServe
最新发布
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LangServe 是一个强大且易用的工具，可以将 LangChain 应用程序快速部署为 REST API。通过简单的几行代码，你可以将复杂的 LLM 工作流（如链、代理、RAG 系统）暴露为高性能的 API，适用于快速原型开发和生产部署。它的 Playground 界面、流式支持和与 FastAPI 的集成使其在开发和调试中非常高效。
LangServer
xiaoyanboke的博客
03-24 188
使用原生的sdk连接。
langserve简单示例
weixin_43695093的博客
03-22 511
安装 LangServe···python#只安装一端···
【AI大模型应用开发】【LangChain系列】7. LangServe：轻松将你的LangChain程序部署成服务
同学小张的博客
02-14 1950
通过一个例子带大家看了下LangServe的使用方法。它其实就是将LangChain程序制作成了一个 FastAPI 服务，方便部署和发布。重点在 `add_routes` 函数。
Fast API + LangServe快速搭建 LLM 后台
hawk2014bj的博客
08-16 425
Langchain 整个技术栈使用起来都很方便，无论是接入模型、监控还是对外服务，如果需要监控提示词，可以接入 LangSmith。
从零开始部署LangChain: 使用LangServe搭建REST API
ppoojjj的博客
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LangServe使用FastAPI结合Pydantic进行数据验证，并内置客户端用于调用部署在服务器上的可运行模块。同时，LangServe提供丰富的功能，包括自动推断输入输出模式、API文档生成、和并发请求支持。LangServe是一个强大且灵活的工具，适合各种应用场景。通过本文，你应该能够初步掌握其基本使用方法，并能解决常见问题。官方LangServe文档FastAPI的使用指南Pydantic的文档。
LangServe APIHandler：定制化LangChain REST API
qianyuanruqu的博客
06-27 1006
在客户端，获取到RemoteRunnable后，通过invoke往服务端传递input参数，参数类型要与服务端类型一致，在上例子，服务端接收的是dict,在客户端需要传递的是dict，最后在服务端解析input，根据解析的参数来获取上下文。值得注意的是，LangServe不仅提供了Python SDK，还支持TypeScript，这意味着前端开发者同样能在JavaScript环境中调用这些服务，开拓了从前端实现复杂逻辑，如流式输出，的可能性。更令人兴奋的是，通过LangServe提供的。
【LangChain编程：从入门到实践】LangServe
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
11-24 919
LangChain, LangServe, LLM, 应用程序, API, Python, 自然语言处理 1. 背景介绍 近年来，大型语言模型（LLM）的快速发展掀起了人工智能领域的革命。这些强大的模型能够理解和生成人类语言，为各种应用场景提供了无限可能。然而，将这些模型应
一键开启LangServer本地开发：零基础也能秒懂的超详细部署教程
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【代码】一键开启LangServer本地开发：零基础也能秒懂的超详细部署教程。
LangServe的安装与运行
测试游记
04-18 318
新功能 ⾃ 0.0.40 版本起，⽀持 /stream_events ，使流式传输更加简便，⽆需解析 /s tream_log 的输出。使⽤客户端 SDK 调⽤ LangServe 服务器，就像本地运⾏可运⾏对象⼀样（或直接调⽤ HTTP API）从 LangChain 对象⾃动推断输⼊和输出模式，并在每次 API 调⽤中执⾏，提供丰富的错误信息。⾼效的 /invoke 、 /batch 和 /stream 端点，⽀持单个服务器上的多个并发请求。修改server.py。
LangServe入门指南 - 轻松部署LangChain应用的利器
2401_87458718的博客
09-26 1389
LangServe是LangChain生态系统中的一个重要工具,它可以帮助开发者将LangChain中的可运行对象(Runnable)和链(Chain)轻松部署为REST API。通过LangServe,你可以快速地将自己构建的LLM应用对外提供服务,而无需关心底层的部署细节。LangServe大大简化了LangChain应用的部署过程。无论你是在构建一个简单的API还是复杂的LLM应用,LangServe都能帮助你快速将其部署为生产就绪的服务。通过本文的介绍,相信你已经对LangServe有了初步的了解。
**利用LangServe快速部署LangChain应用：深入指南**
bhawfgrcbtwny的博客
12-03 1020
LangServe为开发者提供了一种高效的方法来部署和管理LangChain应用，并支持各种高级功能。
轻松部署 LangChain 应用：使用 LangServe 构建 REST API
AI Agent 首席体验官
03-20 378
LangServe 是一个由 LangChain 开发的工具，它允许开发者将 LangChain 链和应用程序作为 REST API 部署和提供服务。它主要用于简化 LangChain 应用程序的部署过程。LangServe 对于想要将 LangChain 应用程序集成到更大的系统或提供给其他开发者使用的团队特别有用。它简化了将 LLM（大型语言模型）应用程序部署为 API 的过程，使得这些应用程序可以更容易地集成到现有的软件架构中。
[快速搭建LangChain API服务：使用LangServe和FastAPI]
bhawfgrcbtwny的博客
10-04 1358
LangServe帮助开发者将LangChain的可运行对象和链部署为REST API。这一库整合了FastAPI，并使用Pydantic进行数据验证。此外，它还提供了一个客户端，方便调用部署在服务器上的可运行对象。本文介绍了如何使用LangServe快速搭建一个LangChain API服务，并讨论了常见问题及其解决方案。FastAPI文档LangChain文档Pydantic文档。
langchain ollama 搭建rag
02-13
### 使用 LangChain 和 Ollama 构建 RAG 架构 #### 组件介绍 构建检索增强生成（RAG）系统涉及多个组件的协同工作。LangChain 提供了一系列工具和服务，使得这一过程更加简便。 - **LangChain 库**：作为 Python 和 JavaScript 的库，提供了多种接口和集成选项，允许创建复杂的链式处理逻辑[^1]。 - **LangServe**：该库支持将 LangChain 中定义的工作流轻松转换为 RESTful API 服务，便于与其他应用集成。 - **LangSmith 平台**：此平台专注于开发者的体验优化，提供调试、测试等功能，确保基于 LLM 框架的应用程序稳定可靠。 为了实现高效的文档检索功能，在上述基础上还需要引入 ChromaDB 或其他相似技术来存储并索引大量文本数据；而 Ollama 则负责利用预训练的语言模型完成最终的回答生成任务[^2]。 #### 实施步骤概述 以下是关于如何具体实施的一个简化版本： 安装必要的依赖项之后，首先初始化一个 LangChain 实例，并配置好连接到目标数据库的方式。接着设置查询管道，它会接收用户的输入请求并通过向量匹配算法找到最相关的几篇文档片段。最后一步是调用大型语言模型的服务端口传递上下文信息加上先前获取的知识摘要给定提示词从而得到完整的回复内容[^3]。 ```python from langchain import LangChain, DocumentRetriever, ModelAdapter import chromadb from ollama import LargeLanguageModelService # 初始化 LangChain 和 数据库客户端 lang_chain = LangChain() db_client = chromadb.Client() # 设置 文档检索器 和 大型语言模型适配器 doc_retriever = DocumentRetriever(db=db_client) model_adapter = ModelAdapter(llm_service=LargeLanguageModelService()) def rag_pipeline(user_query): # 获取相关文档片段 docs_snippets = doc_retriever.retrieve_documents(query=user_query) # 将用户问题连同检索到的信息一起发送至LLM进行回答生成 response = model_adapter.generate_response(context=" ".join(docs_snippets), prompt=user_query) return response ```
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