为了将一个自定义的语言模型集成到 LangChain 中，你需要创建一个类来继承 langchain_core.language_models.llms.LLM 类，并实现特定的方法。下面是一些关键点，可以帮助你构思如何集成你的语言模型：
继承 LLM 类
你需要从 langchain_core.language_models.llms.LLM 类继承，并且至少实现 _call 方法。这个基类提供了一些通用的功能，比如回调管理等。
实现 _call 方法
这是最重要的方法，它定义了如何调用你的语言模型来生成文本。方法签名如下：
def _call(self,prompt: str,stop: Optional[List[str]] = None,run_manager: Optional[CallbackManagerForLLMRun] = None,**kwargs: Any,
) -> str:
prompt: 用户提供的文本提示。stop: 一个可选的字符串列表，这些字符串如果出现在生成的文本中，将会停止生成过程。run_manager: 一个可选的回调管理器，用于跟踪和报告生成过程中的状态。**kwargs: 其他可变的关键字参数，这些参数可能会被模型使用。
其他常用方法和属性
_llm_type属性: 返回一个字符串标识你的语言模型的类型。_identifying_params属性: 返回一个字典，其中包含识别该模型实例的重要参数。_check_validity_of_input方法: 用于检查输入的有效性，这是一个可选的方法。
示例
这里是一个简化的示例，展示如何创建一个自定义的 LLM 类：
from langchain_core.language_models.llms import LLM
from typing import Any, Optional, List, Mapping
import requestsclass CustomLLM(LLM):"""Custom LLM implementation."""def __init__(self, endpoint_url: str, api_key: str):"""Initialize with endpoint and API key."""self.endpoint_url = endpoint_urlself.api_key = api_key@propertydef _llm_type(self) -> str:"""Return type of llm."""return "custom_llm"@propertydef _identifying_params(self) -> Mapping[str, Any]:"""Get the identifying parameters."""return {"endpoint_url": self.endpoint_url, "api_key": self.api_key}def _call(self,prompt: str,stop: Optional[List[str]] = None,run_manager: Optional[CallbackManagerForLLMRun] = None,**kwargs: Any,) -> str:"""Call out to the custom LLM inference endpoint."""headers = {"Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}data = {"prompt": prompt, **kwargs}try:response = requests.post(self.endpoint_url, headers=headers, json=data)response.raise_for_status()result = response.json()["result"]except Exception as e:raise ValueError(f"Error calling the LLM: {e}")if stop is not None:result = enforce_stop_tokens(result, stop)return result
注意事项
- 错误处理: 在
_call方法中处理可能出现的网络错误或无效响应。 - 参数处理: 根据你的模型需求，可能需要处理额外的参数。
- 回调管理: 如果需要跟踪生成过程，可以利用
run_manager来触发回调。
集成到 LangChain
一旦你定义了自定义的 LLM 类，就可以像使用其他 LangChain 支持的模型一样使用它。例如，你可以创建一个 CustomLLM 实例，并将其用作 LangChain 中的聊天机器人、文档检索系统或其他组件的一部分。
示例使用
from langchain_community.llms import CustomLLMllm = CustomLLM(endpoint_url="https://your-endpoint-url.com", api_key="your-api-key")
response = llm("What is the meaning of life?")
print(response)
通过以上步骤，你可以成功地将一个自定义的语言模型集成到 LangChain 中，并利用其丰富的功能。如果你有具体的模型或者更复杂的需求，可以进一步定制你的类。
