如何在不同Pydantic版本下使用LangChain：全面指南

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引言

随着Pydantic v2的发布，开发者们面临着适应新版本变动的挑战。LangChain作为一个日益受欢迎的工具，用于连接AI与编程世界，在Pydantic的不同版本下也进行了相应的更新。本文旨在指导您如何在使用LangChain时处理不同的Pydantic版本，提供实用的代码示例，并讨论潜在的挑战和解决方案。

主要内容

1. LangChain与Pydantic版本兼容性

自langchain>=0.0.267版本开始，LangChain支持用户安装Pydantic V1或V2。然而，目前LangChain内部依然使用Pydantic V1，通过Pydantic 2的v1命名空间进行操作。用户在使用Pydantic对象与LangChain时需保持注意，避免混用以防产生错误。

2. 传递Pydantic对象到LangChain API

LangChain的大多数API已经更新，能够接受Pydantic v1或v2对象。然而，建议在LangChain 0.3版本发布前继续使用Pydantic v1对象。

示例如下：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic.v1 import BaseModel  # 使用 v1 命名空间

class Person(BaseModel):
    """个人信息"""
    name: str

model = ChatOpenAI()
model = model.with_structured_output(Person)

model.invoke('Bob is a person.')

代码示例

随着langchain-core>=0.2.23版本的发布，用户可以使用Pydantic v1或v2对象进行操作：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel  # 支持Pydantic v2

class Person(BaseModel):
    """个人信息"""
    name: str

model = ChatOpenAI()
model = model.with_structured_output(Person)

model.invoke('Bob is a person.')  # 使用API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

  1. 子类化LangChain模型

    如果你正在子类化LangChain模型，建议使用Pydantic v1的基本类，以保持一致性。混用不同版本的Pydantic类可能导致模糊错误。

  2. 禁用Pydantic v2模型中的运行时验证

    在Pydantic v2中使用LangChain对象时，需要通过注解来跳过验证：

    from typing import Annotated
from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel, SkipValidation

class Foo(BaseModel):  # 使用Pydantic v2
    model: Annotated[ChatOpenAI, SkipValidation()]

Foo(model=ChatOpenAI(api_key="hello"))

  3. LangServe与OpenAPI文档生成问题

    如果需要生成OpenAPI文档而您正使用Pydantic 2，则需要安装Pydantic 1或者使用APIHandler对象手动创建API路由。

总结和进一步学习资源

在不同Pydantic版本下使用LangChain可能会带来一些复杂性，但通过本文的指导，您应该能够更顺利地过渡和操作。有关LangChain与Pydantic的更多信息及更新，请参阅以下资源：

参考资料

Pydantic v2发布博客
LangChain的Pydantic对象使用指南

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