ainvoke、abatch、astream:分别对应上面invoke、batch、stream的异步方法 astream_log:回溯中间步骤的执行信息,加到最终的返回中 astream_event:记录流事件(events)的执行( langchain-core 0.1.14才引入的beta功能) 然后,还可以先了解下每种组件的输入和输出,方便后面的学习理解: ComponentInput TypeOutput Type Prom...
astream:异步返回响应块流 ainvoke:异步调用输入上的链条 abatch:异步调用输入列表上的链条 astream_log:流式返回中间步骤,以及最终响应 astream_events:beta版流式传输链条中发生的事件(在langchain-core 0.1.14中引入) 不同组件调用方法下传的的输入参数类型及输出的参数类型表如下(不同接口数据使用Pydantic库进行...
invoke:在输入上调用链。 batch:在输入列表上调用链。 这些方法也有对应的异步方法: astream:异步地以流的形式返回响应的块。 ainvoke:异步地在输入上调用链。 abatch:异步地在输入列表上调用链。
ainvoke：在输入上异步调用chain abatch：在输入列表上异步调用chain。下面我们来测试以invoke，batch，str...
请使用Python 3.11进行验证。快速查看似乎不是一个bug,而是用户代码中回调问题。在3.11版本之前，我们...
("system","You are a helpful assistant"),("user","{input}")])#创建llmmodel=ChatOpenAI()#绑定函数描述对象model_with_function=model.bind(functions=[weather_function])#创建chainchain=prompt|model_with_function#测试函数调用功能response=chain.invoke({"input":"what is the weather in sf?"})...
这意味着它们支持invoke、 ainvoke、stream、astream、batch、abatch、astream_log调用。 聊天模型接受List[BaseMessage]作为输入或可以强制为消息的对象,包括str(转换为HumanMessage)和PromptValue。 from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage messages = [ SystemMessage(content="You're a ...
LLMs 实现Runnable 接口,这是LangChain 表达式语言 (LCEL)的基本构建块。这意味着它们支持invoke、 ainvoke、stream、astream、batch、abatch、astream_log调用。 LLM 接受字符串作为输入,或可以强制为字符串提示的对象,包括List[BaseMessage]和PromptValue。
而Langchain能够将predict相对无痛的替换成invoke,从实际业务上来说,我自己做的ShellProbe项目就横跨了这两个版本,个人感觉大版本的迁移并没有增加重构的开发量。 从长远的MLOPs角度,复用Langchain的大模型调用接口是绝对有益处的。但如果光从代码量看,如果你的项目只需要用到简单的顺序执行text in text out,或是...
请使用Python 3.11进行验证。快速查看似乎不是一个bug,而是用户代码中回调问题。在3.11版本之前，我们...