引言
在调用大型语言模型（LLM）或其他API时，我们常常会遇到速率限制的问题。尤其是在进行多线程测试或大批量请求时，这一问题尤为突出。本文将介绍如何使用Langchain库中的内存速率限制器来控制请求频率，有效避免API调用过多而被限制的问题。
主要内容
什么是速率限制？
速率限制是API服务商用来控制用户请求频率的一种机制。它通常以时间单位（如每秒、每分钟）内允许的最大请求数量来表示。在超过这个限制时，API可能会拒绝服务请求。
为何需要速率限制器？
当我们需要对某个API进行大规模测试或使用时，避免超过速率限制显得尤为重要。这不仅可以防止被服务商暂时封禁，还能确保API请求的稳定性。
Langchain内存速率限制器
Langchain-core（版本 >= 0.2.24）提供了一个线程安全的内存速率限制器，可以在同一进程中被多个线程共享。
from langchain_core.rate_limiters import InMemoryRateLimiter
rate_limiter = InMemoryRateLimiter(
requests_per_second=0.1, # 超慢！即每10秒只能请求一次
check_every_n_seconds=0.1, # 每100ms检查一次是否可以发起请求
max_bucket_size=10, # 控制最大突发请求数量
)
代码示例
以下代码示例展示了如何使用速率限制器与Langchain库中的ChatAnthropic进行结合。
import os
import time
from getpass import getpass
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
# 环境变量设置，确保使用API密钥
if "ANTHROPIC_API_KEY" not in os.environ:
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = getpass()
# 使用API代理服务提高访问稳定性
model = ChatAnthropic(model_name="claude-3-opus-20240229", rate_limiter=rate_limiter)
# 测试速率限制器，每次请求间隔约10秒
for _ in range(5):
tic = time.time()
model.invoke("hello")
toc = time.time()
print(toc - tic)
常见问题和解决方案
- 请求仍然被限制：如果使用速率限制器后请求仍被限制，检查API文档中的其他限制条件，比如请求体积或每分钟最大请求数。
- 多地区网络问题：有些地区调用API可能受限，建议使用API代理服务来提高网络访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用Langchain库中的内存速率限制器来管理API请求速率，避免超过服务商的限制。通过合理配置速率限制器，可以大幅提高API使用的稳定性和效率。
进一步学习资源：
- Langchain官方文档 # 使用API代理服务提高访问稳定性
- Langchain GitHub仓库
参考资料
- Langchain-core 0.2.24文档
- Langchain GitHub仓库
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