# 在不同Pydantic版本中使用LangChain的指南
## 引言
随着Pydantic v2的发布，开发者们迎来了新的挑战，尤其是在像LangChain这样的框架中使用Pydantic时。LangChain即将逐步迁移到Pydantic v2，这对开发者来说意味着需要了解如何在现有项目和未来更新中使用不同的Pydantic版本。在这篇文章中，我们将探讨如何使用不同版本的Pydantic与LangChain，以及如何解决可能遇到的挑战。
## 主要内容
### 1. 使用Pydantic对象传递给LangChain API
在LangChain 0.2.23版本及以上，API支持Pydantic v1和v2对象。然而，建议继续使用Pydantic v1对象直到LangChain完全迁移到Pydantic v2。LangChain的某些API已经更新，以便接受Pydantic v1或v2对象。
### 2. 子类化LangChain模型
由于LangChain内部仍使用Pydantic v1，如果您需要继承LangChain模型，请确保使用Pydantic v1的基本构件。混合使用Pydantic v1和v2的构件可能会导致莫名其妙的错误。
### 3. 在Pydantic v2模型中禁用LangChain对象的运行时验证
如果您在Pydantic v2模型中使用LangChain对象，可以通过注释来禁用运行时验证，以避免不必要的验证错误。
### 4. 生成OpenAPI文档的限制
在使用Pydantic 2时，LangServe无法生成OpenAPI文档。如果需要生成文档，可以安装Pydantic 1或使用APIHandler对象手动创建API路由。
## 代码示例
以下示例展示了如何在不同的Pydantic版本中使用LangChain的API：
```python
# 对于langchain-core<0.2.23，使用Pydantic v1对象
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) # 使用API代理服务提高访问稳定性
response = model.invoke('Bob is a person.')
print(response)
对于langchain-core>=0.2.23，可以使用Pydantic v1或v2对象：
from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel
class Person(BaseModel):
"""个人信息"""
name: str
model = ChatOpenAI()
model = model.with_structured_output(Person) # 使用API代理服务提高访问稳定性
response = model.invoke('Bob is a person.')
print(response)
常见问题和解决方案
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问题：混用Pydantic v1和v2代码时遇到错误。
- 解决方案：确保在LangChain模型中使用一致的Pydantic版本构件，避免混用。
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问题：无法生成OpenAPI文档。
- 解决方案：安装Pydantic 1，或使用APIHandler手动处理API路由。
总结和进一步学习资源
理解如何在Pydantic v1和v2之间切换对在LangChain中顺利开发至关重要。建议开发者持续关注LangChain的更新并准备迁移到Pydantic v2，以利用其最新特性和优化。
进一步学习资源
参考资料
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