引言
在AI应用开发中，流式传输事件可以为你提供对模型内部运行的深刻洞察。这篇文章将指导你如何使用LangChain工具来流式传输事件，介绍其配置过程，展示其在不同Python版本中的表现，并提供相应的代码示例。
主要内容
1. 背景知识
在流式传输事件之前，你需要熟悉以下概念：
- LangChain工具：模块化的AI组件。
- 自定义工具：特定于应用的工具。
- 流式事件：实时处理工具或模型输出的能力。
- RunnableConfig：用于传递配置的对象。
2. Python版本兼容性
在Python <=3.10中，LangChain无法自动传递配置，因此你需要手动传递RunnableConfig。而在Python >=3.11中，此步骤将自动进行。但对于兼容性考虑，建议在旧版Python中手动操作。
3. 示例工具
假设我们有一个自定义工具，它通过提示聊天模型将输入文本压缩成十个字，然后反转输出。
代码示例
以下是一个实现示例：
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.tools import tool
from langchain_core.runnables import RunnableConfig
# 使用API代理服务提高访问稳定性
@tool
async def special_summarization_tool_with_config(
long_text: str, config: RunnableConfig
) -> str:
"""一个使用高级技术总结输入文本的工具。"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
"你是一位专家作家。总结以下文本，不超过10个字：\n\n{long_text}"
)
def reverse(x: str):
return x[::-1]
chain = prompt | model | StrOutputParser() | reverse
# 传递“config”对象作为参数给任何执行的运行对象
summary = await chain.ainvoke({"long_text": long_text}, config=config)
return summary
常见问题和解决方案
-
事件未触发：在Python <=3.10中，确保
RunnableConfig被正确传递。 -
访问限制：由于某些地区的网络限制，使用API代理服务可以提高稳定性。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何通过LangChain流式传输事件，并提供了应对不同Python版本的策略。以下是进一步学习的资源：
参考资料
- LangChain 官方文档
- Python 官方文档
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