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LangChain源码分析（一）- LLM大语言模型

news 2025/10/4 5:40:34

什么是大语言模型（LLM）？

大语言模型就像是一个超级博学的图书管理员，他读遍了世界上所有的书籍、文章、网页，拥有海量的知识。当你向他提问时，他能根据自己的知识储备给你一个详细的回答。

在计算机世界里，LLM（Large Language Model，大语言模型）就是这样一个"智能助手"。它通过深度学习技术，学会了理解和生成人类语言，可以回答问题、创作文章、写代码、进行逻辑推理等。

为什么需要LangChain来管理LLM？

直接使用LLM就像直接和一个没有界面的超级大脑对话，虽然它很聪明，但交流起来并不方便。LangChain就像一个智能翻译官和管理器，它：

简化交互：提供统一的接口，让不同厂商的LLM使用方式保持一致
提升性能：通过缓存避免重复请求，节省时间和费用
增强功能：提供回调、追踪、流式输出等高级功能
错误处理：自动重试、异常处理等

LangChain LLM工作原理解析

1. 抽象基类：统一的接口标准

# 想象LangChain为所有LLM定义了一个"标准操作流程"
class BaseLanguageModel:def invoke(self, input):"""标准调用方法，所有LLM都遵循这个流程"""# 1. 输入预处理# 2. 检查缓存# 3. 调用模型API# 4. 处理输出# 5. 更新缓存pass

就像所有汽车都必须有方向盘、油门和刹车一样，所有LLM都必须实现这些标准方法。

2. 缓存机制：聪明的记忆系统

想象一下，如果有人问你"1+1等于几？"，你第一次回答后，会把答案记在心里。下次再有人问同样问题，你就不需要重新计算，直接给出答案。

# LangChain的缓存就是这样工作的
def check_cache(prompt, llm_params):cache_key = generate_cache_key(prompt, llm_params)cached_result = cache.get(cache_key)if cached_result:return cached_result # 直接返回缓存结果else:result = call_llm_api(prompt)  # 调用APIcache.set(cache_key, result)   # 存入缓存return result

3. 回调系统：全程监控助手

就像一个贴心的助手，会在每个关键步骤告诉你进度：“正在连接模型…开始生成…生成完成”。

# 回调系统在LLM执行过程中的关键节点触发
class CallbackManager:def on_llm_start(self, serialized, prompts, **kwargs):"""LLM开始执行时调用"""print("LLM开始处理请求...")def on_llm_new_token(self, token, **kwargs):"""生成新token时调用"""print(f"生成新内容: {token}")def on_llm_end(self, response, **kwargs):"""LLM执行结束时调用"""print("LLM处理完成")

4. 流式处理：实时响应体验

传统方式是等LLM把话说完再给你，流式处理则是边说边给，就像实时聊天一样。

# 流式处理让用户体验更流畅
def stream_response(prompt):for chunk in llm._stream(prompt):yield chunk.text  # 每生成一部分就立即返回

实际应用示例

基础使用

from langchain_openai import ChatOpenAI# 创建LLM实例
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.7)# 简单调用
response = llm.invoke("介绍一下人工智能")
print(response.content)

批量处理

# 批量处理多个请求，提高效率
prompts = ["问题1", "问题2", "问题3"]
responses = llm.batch(prompts)
for response in responses:print(response.content)

流式输出

# 流式输出，实时显示生成过程
for chunk in llm.stream("写一个关于机器人的故事"):print(chunk.content, end="", flush=True)

使用缓存

from langchain_core.caches import InMemoryCache
from langchain_core.globals import set_llm_cache# 设置缓存
set_llm_cache(InMemoryCache(maxsize=1000))# 重复请求时会直接从缓存返回
response1 = llm.invoke("什么是AI?")
response2 = llm.invoke("什么是AI?")  # 这次会从缓存获取

核心优势总结

统一接口：无论使用OpenAI、Anthropic还是其他厂商的模型，接口都一样
性能优化：缓存机制避免重复计算，批量处理提高吞吐量
可观测性：回调和追踪系统让整个过程透明可控
容错能力：内置重试机制和错误处理
扩展性：支持流式输出、结构化输出等高级功能

学习建议

从基础开始：先理解BaseLanguageModel的基本概念和方法
实践操作：尝试使用不同类型的LLM，观察它们的共同点
深入了解：研究缓存、回调、流式处理等高级功能的实现
自定义实现：尝试创建自己的LLM包装器，加深理解

LangChain的LLM模块就像一座桥梁，连接了开发者和强大的AI模型，让复杂的技术变得简单易用。掌握这些原理，你就能更好地利用大语言模型的强大能力构建各种AI应用。

LangChain LLM技术架构图、时序图和流程图

1. 技术架构图

2. 调用时序图

3. 流程图

4. 示例代码

# 基本LLM使用示例
from langchain_core.language_models.llms import LLM
from langchain_core.callbacks import CallbackManager
from langchain_core.outputs import Generation, LLMResult# 自定义LLM实现
class CustomLLM(LLM):n: int = None  # 自定义参数@propertydef _llm_type(self) -> str:return "custom"def _call(self,prompt: str,stop: Optional[list[str]] = None,run_manager: Optional[CallbackManagerForLLMRun] = None,**kwargs: Any,) -> str:# 实现具体的LLM调用逻辑# 这里只是示例，实际会调用具体的模型APIreturn f"模型响应: {prompt}"@propertydef _identifying_params(self) -> dict[str, Any]:return {"n": self.n}# 使用示例
llm = CustomLLM(n=10)
result = llm.invoke("你好，世界！")
print(result)  # 输出: 模型响应: 你好，世界！# 批量处理示例
results = llm.batch(["你好", "世界", "！"])
print(results)  # 输出: ['模型响应: 你好', '模型响应: 世界', '模型响应: ！']# 流式处理示例
for chunk in llm.stream("生成长文本"):print(chunk, end="")  # 逐块输出结果