# 如何创建自定义LLM类：与LangChain无缝集成
在现今的AI和编程领域中，自定义化和可扩展性变得越来越重要。本文将带您了解如何创建一个自定义语言模型（LLM）类，以便与LangChain无缝集成。这使您能够利用现有LangChain功能，同时使用您自定义的LLM或不同的包装器。
## 引言
在许多情况下，您可能想使用您自己的语言模型，或与LangChain目前支持的模型不同的包装器。在这种情况下，创建一个自定义LLM类并实现LangChain的标准LLM接口，将使您能够在现有LangChain程序中使用自定义模型，且仅需进行最小的代码修改。
## 主要内容
### 自定义LLM实现基础
要实现一个自定义LLM类，需要实现以下两个核心方法：
- `_call`：接收一个字符串和一些可选的停止词，返回一个处理后的字符串。
- `_llm_type`：返回一个字符串，仅用于日志记录。
除此之外，您还可以选择实现以下方法：
- `_identifying_params`：帮助识别模型并打印LLM，返回一个字典。
- `_acall`：提供异步版本的`_call`。
- `_stream` 和 `_astream`：支持流式输出。
### 实现一个简单的LLM示例
以下是如何实现一个简单的自定义LLM，该模型返回输入的前n个字符：
```python
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):
"""A custom chat model that echoes the first `n` characters of the input."""
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"
测试自定义LLM类
这个LLM实现了LangChain的标准Runnable接口，因此支持LangChain的许多抽象方法。
llm = CustomLLM(n=5)
print(llm)
# Invoke example
llm.invoke("This is a foobar thing") # 输出: 'This '
# Async invoke example
await llm.ainvoke("world") # 输出: 'world'
# Batch processing
llm.batch(["woof woof woof", "meow meow meow"]) # 输出: ['woof ', 'meow ']
# Streaming output
async for token in llm.astream("hello"):
print(token, end="|", flush=True) # 输出: 'h|e|l|l|o|'
常见问题和解决方案
停止词的使用
在自定义LLM实现中，如何正确处理停止词是一个常见的问题。在本示例中，如果提供停止词，会引发ValueError。要更好地支持停止词，需要根据停止词的出现位置截断输出。
异步支持
实现异步支持（如_acall和_astream）可以显著提高性能，特别是在需要处理大量请求或长时间运行任务时。
总结和进一步学习资源
实现自定义LLM类并与LangChain集成，可以帮助开发者利用更丰富的语言模型功能。要进一步了解LangChain和LLM，您可以参考以下资源：
参考资料
- LangChain API Reference: CallbackManagerForLLMRun, LLM, GenerationChunk
- Python Typing: docs.python.org/3/library/t…
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