`langchain_core.language_models.fake`.FakeStreamingListLLM¶

注意

FakeStreamingListLLM 实现了标准的 Runnable Interface。 🏃

Runnable Interface 具有在可运行对象上可用的其他方法，例如 with_types, with_retry, assign, bind, get_graph, 以及更多。

class langchain_core.language_models.fake.FakeStreamingListLLM[source]¶

基类： FakeListLLM

用于测试目的的伪流式列表 LLM。

一个 LLM，它将按顺序从列表中返回响应。

此模型还支持在流式实现中，在连续的块之间选择性地休眠。

param cache: Union[BaseCache, bool, None] = None¶

是否缓存响应。

如果为 true，将使用全局缓存。
如果为 false，将不使用缓存
如果为 None，如果已设置全局缓存，则使用全局缓存，否则不使用缓存。
如果是 BaseCache 的实例，将使用提供的缓存。

模型流式方法目前不支持缓存。

param callback_manager: Optional[BaseCallbackManager] = None¶: [已弃用]

param callbacks: Callbacks = None¶: 添加到运行跟踪的回调。

param custom_get_token_ids: Optional[Callable[[str], List[int]]] = None¶: 用于计算 token 的可选编码器。

param error_on_chunk_number: Optional[int] = None¶: 如果设置，将在指定的块号上引发异常。

param i: int = 0¶

每次模型调用后内部递增。

主要用于测试目的。

param metadata: Optional[Dict[str, Any]] = None¶: 添加到运行跟踪的元数据。

param responses: List[str] [Required]¶: 按顺序返回的响应列表。

param sleep: Optional[float] = None¶

响应之间以秒为单位的休眠时间。

FakeListLLM 忽略，但子类使用。

param tags: Optional[List[str]] = None¶: 添加到运行跟踪的标签。

param verbose: bool [Optional]¶: 是否打印输出响应文本。

__call__(prompt: str, stop: Optional[List[str]] = None, callbacks: Optional[Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager]] = None, *, tags: Optional[List[str]] = None, metadata: Optional[Dict[str, Any]] = None, **kwargs: Any) → str¶

Deprecated since version langchain-core==0.1.7: 自 langchain-core==0.1.7 版本起已弃用：请改用 invoke。

检查缓存并在给定的提示和输入上运行 LLM。

参数

prompt (str) – 要从中生成的提示。
stop (Optional[List[str]]) – 生成时要使用的停止词。模型输出在第一次出现任何这些子字符串时被截断。
callbacks (Optional[Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager]]) – 要传递的回调。用于在整个生成过程中执行附加功能，例如日志记录或流式传输。
tags (Optional[List[str]]) – 要与提示关联的标签列表。
metadata (Optional[Dict[str, Any]]) – 要与提示关联的元数据。
**kwargs (Any) – 任意附加关键字参数。这些通常传递给模型提供商 API 调用。

返回值

生成的文本。

引发

ValueError – 如果提示不是字符串。

返回类型

str

async abatch(inputs: List[Union[PromptValue, str, Sequence[Union[BaseMessage, List[str], Tuple[str, str], str, Dict[str, Any]]]]], config: Optional[Union[RunnableConfig, List[RunnableConfig]]] = None, *, return_exceptions: bool = False, **kwargs: Any) → List[str]¶

默认实现使用 asyncio.gather 并行运行 ainvoke。

batch 的默认实现对于 IO 绑定的可运行对象效果良好。

如果子类可以更有效地进行批处理，则应覆盖此方法；例如，如果底层的 Runnable 使用支持批处理模式的 API。

参数

inputs (List[Union[PromptValue, str, Sequence[Union[BaseMessage, List[str], Tuple[str, str], str, Dict[str, Any]]]]]) – Runnable 的输入列表。
config (Optional[Union[RunnableConfig, List[RunnableConfig]]]) – 调用 Runnable 时要使用的配置。该配置支持标准键，如用于跟踪目的的 ‘tags’、‘metadata’，用于控制并行执行多少工作的 ‘max_concurrency’，以及其他键。有关更多详细信息，请参阅 RunnableConfig。默认为 None。
return_exceptions (bool) – 是否返回异常而不是引发异常。默认为 False。
kwargs (Any) – 要传递给 Runnable 的其他关键字参数。

返回值

返回值

返回类型

List[str]

async abatch_as_completed(inputs: Sequence[Input], config: Optional[Union[RunnableConfig, Sequence[RunnableConfig]]] = None, *, return_exceptions: bool = False, **kwargs: Optional[Any]) → AsyncIterator[Tuple[int, Union[Output, Exception]]]¶

在输入列表上并行运行 ainvoke，并在结果完成时产生结果。

参数

inputs (Sequence[Input]) – Runnable 的输入列表。
config (Optional[Union[RunnableConfig, Sequence[RunnableConfig]]]) – 调用 Runnable 时要使用的配置。该配置支持标准键，如用于跟踪目的的 ‘tags’、‘metadata’，用于控制并行执行多少工作的 ‘max_concurrency’，以及其他键。有关更多详细信息，请参阅 RunnableConfig。默认为 None。默认为 None。
return_exceptions (bool) – 是否返回异常而不是引发异常。默认为 False。
kwargs (Optional[Any]) – 要传递给 Runnable 的其他关键字参数。

产生

一个包含输入索引和 Runnable 输出的元组。

返回类型

AsyncIterator[Tuple[int, Union[Output, Exception]]]

async agenerate(prompts: List[str], stop: Optional[List[str]] = None, callbacks: Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager, None, List[Optional[Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager]]]] = None, *, tags: Optional[Union[List[str], List[List[str]]]] = None, metadata: Optional[Union[Dict[str, Any]], List[Dict[str, Any]]]] = None, run_name: Optional[Union[str, List[str]]] = None, run_id: Optional[Union[UUID, List[Optional[UUID]]]] = None, **kwargs: Any) → LLMResult¶

异步地将一系列提示传递给模型并返回生成结果。

此方法应利用批处理调用来处理公开批处理 API 的模型。

当您想要使用此方法时：

利用批处理调用，
需要模型输出的不仅仅是最高生成值，
正在构建与底层语言模型无关的链
类型（例如，纯文本完成模型与聊天模型）。

参数

prompts (List[str]) – 字符串提示列表。
stop (Optional[List[str]]) – 生成时要使用的停止词。模型输出在第一次出现任何这些子字符串时被截断。
callbacks (Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager, None, List[Optional[Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager]]]]) – 用于传递的回调函数。用于在生成过程中执行额外的功能，例如日志记录或流式传输。
tags (Optional[Union[List[str], List[List[str]]]]) – 与每个 prompt 关联的标签列表。如果提供，列表的长度必须与 prompts 列表的长度相匹配。
metadata (Optional[Union[Dict[str, Any], List[Dict[str, Any]]]]) – 与每个 prompt 关联的元数据字典列表。如果提供，列表的长度必须与 prompts 列表的长度相匹配。
run_name (Optional[Union[str, List[str]]]) – 与每个 prompt 关联的运行名称列表。如果提供，列表的长度必须与 prompts 列表的长度相匹配。
run_id (Optional[Union[UUID, List[Optional[UUID]]]]) – 与每个 prompt 关联的运行 ID 列表。如果提供，列表的长度必须与 prompts 列表的长度相匹配。
**kwargs (Any) – 任意附加关键字参数。这些通常传递给模型提供商 API 调用。

返回值

一个 LLMResult，其中包含每个输入的候选 Generations 列表: prompt 以及额外的模型提供商特定的输出。

返回类型

LLMResult

async agenerate_prompt(prompts: List[PromptValue], stop: Optional[List[str]] = None, callbacks: Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager, None, List[Optional[Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager]]]] = None, **kwargs: Any) → LLMResult¶

异步传递 prompt 序列并返回模型生成结果。

此方法应利用批处理调用来处理公开批处理 API 的模型。

当您想要使用此方法时：

利用批处理调用，
需要模型输出的不仅仅是最高生成值，
正在构建与底层语言模型无关的链
类型（例如，纯文本完成模型与聊天模型）。

参数

prompts (List[PromptValue]) – PromptValue 列表。PromptValue 是一个可以被转换以匹配任何语言模型格式的对象（纯文本生成模型的字符串，以及聊天模型中的 BaseMessages）。
stop (Optional[List[str]]) – 生成时要使用的停止词。模型输出在第一次出现任何这些子字符串时被截断。
callbacks (Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager, None, List[Optional[Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager]]]]) – 用于传递的回调函数。用于在生成过程中执行额外的功能，例如日志记录或流式传输。
**kwargs (Any) – 任意附加关键字参数。这些通常传递给模型提供商 API 调用。

返回值

一个 LLMResult，其中包含每个输入的候选 Generations 列表: prompt 以及额外的模型提供商特定的输出。

返回类型

LLMResult

async ainvoke(input: Union[PromptValue, str, Sequence[Union[BaseMessage, List[str], Tuple[str, str], str, Dict[str, Any]]]], config: Optional[RunnableConfig] = None, *, stop: Optional[List[str]] = None, **kwargs: Any) → str¶

`ainvoke` 的默认实现，从线程中调用 `invoke`。

默认实现允许使用异步代码，即使 Runnable 没有实现 `invoke` 的原生异步版本。

如果子类可以异步运行，则应该重写此方法。

参数

input (Union[PromptValue, str, Sequence[Union[BaseMessage, List[str], Tuple[str, str], str, Dict[str, Any]]]]) –
config (Optional[RunnableConfig]) –
stop (Optional[List[str]]) –
kwargs (Any) –

返回类型

str

async apredict(text: str, *, stop: Optional[Sequence[str]] = None, **kwargs: Any) → str¶

Deprecated since version langchain-core==0.1.7: 请使用 ainvoke 代替。

参数

text (str) –
stop (Optional[Sequence[str]]) –
kwargs (Any) –

返回类型

str

async apredict_messages(messages: List[BaseMessage], *, stop: Optional[Sequence[str]] = None, **kwargs: Any) → BaseMessage¶

Deprecated since version langchain-core==0.1.7: 请使用 ainvoke 代替。

参数

messages (List[BaseMessage]) –
stop (Optional[Sequence[str]]) –
kwargs (Any) –

返回类型

BaseMessage

as_tool(args_schema: Optional[Type[BaseModel]] = None, *, name: Optional[str] = None, description: Optional[str] = None, arg_types: Optional[Dict[str, Type]] = None) → BaseTool¶

Beta

此 API 处于 Beta 阶段，未来可能会发生变化。

从 Runnable 创建一个 BaseTool。

as_tool 将从 Runnable 实例化一个具有名称、描述和 args_schema 的 BaseTool。在可能的情况下，schema 会从 runnable.get_input_schema 推断。或者（例如，如果 Runnable 接受 dict 作为输入，并且特定的 dict 键没有类型化），schema 可以直接用 args_schema 指定。您也可以传递 arg_types 来仅指定必需的参数及其类型。

参数

args_schema (Optional[Type[BaseModel]]) – 工具的 schema。默认为 None。
name (Optional[str]) – 工具的名称。默认为 None。
description (Optional[str]) – 工具的描述。默认为 None。
arg_types (Optional[Dict[str, Type]]) – 参数名称到类型的字典。默认为 None。

返回值

一个 BaseTool 实例。

返回类型

BaseTool

类型化的 dict 输入

from typing import List
from typing_extensions import TypedDict
from langchain_core.runnables import RunnableLambda

class Args(TypedDict):
    a: int
    b: List[int]

def f(x: Args) -> str:
    return str(x["a"] * max(x["b"]))

runnable = RunnableLambda(f)
as_tool = runnable.as_tool()
as_tool.invoke({"a": 3, "b": [1, 2]})

dict 输入，通过 args_schema 指定 schema

from typing import Any, Dict, List
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_core.runnables import RunnableLambda

def f(x: Dict[str, Any]) -> str:
    return str(x["a"] * max(x["b"]))

class FSchema(BaseModel):
    """Apply a function to an integer and list of integers."""

    a: int = Field(..., description="Integer")
    b: List[int] = Field(..., description="List of ints")

runnable = RunnableLambda(f)
as_tool = runnable.as_tool(FSchema)
as_tool.invoke({"a": 3, "b": [1, 2]})

dict 输入，通过 arg_types 指定 schema

from typing import Any, Dict, List
from langchain_core.runnables import RunnableLambda

def f(x: Dict[str, Any]) -> str:
    return str(x["a"] * max(x["b"]))

runnable = RunnableLambda(f)
as_tool = runnable.as_tool(arg_types={"a": int, "b": List[int]})
as_tool.invoke({"a": 3, "b": [1, 2]})

字符串输入

from langchain_core.runnables import RunnableLambda

def f(x: str) -> str:
    return x + "a"

def g(x: str) -> str:
    return x + "z"

runnable = RunnableLambda(f) | g
as_tool = runnable.as_tool()
as_tool.invoke("b")

New in version 0.2.14.

async astream(input: Union[PromptValue, str, Sequence[Union[BaseMessage, List[str], Tuple[str, str], str, Dict[str, Any]]]], config: Optional[RunnableConfig] = None, *, stop: Optional[List[str]] = None, **kwargs: Any) → AsyncIterator[str][source]¶

`astream` 的默认实现，它调用 `ainvoke`。如果子类支持流式输出，则应重写此方法。

参数

input (Union[PromptValue, str, Sequence[Union[BaseMessage, List[str], Tuple[str, str], str, Dict[str, Any]]]]) – Runnable 的输入。
config (Optional[RunnableConfig]) – 用于 Runnable 的配置。默认为 None。
kwargs (Any) – 要传递给 Runnable 的其他关键字参数。
stop (Optional[List[str]]) –

产生

Runnable 的输出。

返回类型

AsyncIterator[str]

astream_events(input: Any, config: Optional[RunnableConfig] = None, *, version: Literal['v1', 'v2'], include_names: Optional[Sequence[str]] = None, include_types: Optional[Sequence[str]] = None, include_tags: Optional[Sequence[str]] = None, exclude_names: Optional[Sequence[str]] = None, exclude_types: Optional[Sequence[str]] = None, exclude_tags: Optional[Sequence[str]] = None, **kwargs: Any) → AsyncIterator[Union[StandardStreamEvent, CustomStreamEvent]]¶

Beta

此 API 处于 Beta 阶段，未来可能会发生变化。

生成事件流。

用于创建一个 StreamEvents 的迭代器，该迭代器提供关于 Runnable 进度的实时信息，包括来自中间结果的 StreamEvents。

StreamEvent 是一个具有以下 schema 的字典

event: **str** - 事件名称的格式为：
格式：on_[runnable_type]_(start|stream|end)。
name: **str** - 生成事件的 Runnable 的名称。
run_id: **str** - 与给定 Runnable 执行随机生成的 ID。
发出事件的 Runnable。作为父 Runnable 执行的一部分被调用的子 Runnable 将被分配自己的唯一 ID。
parent_ids: **List[str]** - 生成事件的父 runnable 的 ID。
生成事件。根 Runnable 将有一个空列表。父 ID 的顺序是从根到直接父级。仅适用于 API 的 v2 版本。API 的 v1 版本将返回一个空列表。
tags: **Optional[List[str]]** - 生成事件的 Runnable 的标签。
事件。
metadata: **Optional[Dict[str, Any]]** - 生成事件的 Runnable 的元数据。
事件。
data: **Dict[str, Any]**

下表说明了各种链可能发出的一些事件。为了简洁起见，元数据字段已从表中省略。链定义已包含在表后。

ATTENTION 此参考表适用于 schema 的 V2 版本。

event	name	chunk	input	output
on_chat_model_start	[model name]		{“messages”: [[SystemMessage, HumanMessage]]}
on_chat_model_stream	[model name]	AIMessageChunk(content=”hello”)
on_chat_model_end	[model name]		{“messages”: [[SystemMessage, HumanMessage]]}	AIMessageChunk(content=”hello world”)
on_llm_start	[model name]		{‘input’: ‘hello’}
on_llm_stream	[model name]	‘Hello’
on_llm_end	[model name]		‘Hello human!’
on_chain_start	format_docs
on_chain_stream	format_docs	“hello world!, goodbye world!”
on_chain_end	format_docs		[Document(…)]	“hello world!, goodbye world!”
on_tool_start	some_tool		{“x”: 1, “y”: “2”}
on_tool_end	some_tool			{“x”: 1, “y”: “2”}
on_retriever_start	[retriever name]		{“query”: “hello”}
on_retriever_end	[retriever name]		{“query”: “hello”}	[Document(…), ..]
on_prompt_start	[template_name]		{“question”: “hello”}
on_prompt_end	[template_name]		{“question”: “hello”}	ChatPromptValue(messages: [SystemMessage, …])

除了标准事件之外，用户还可以分派自定义事件（请参见下面的示例）。

自定义事件将仅在 API 的 `v2` 版本中显示！

自定义事件具有以下格式

Attribute	Type	描述
name	`str`	用户为事件定义的名称。
data	Any	与事件关联的数据。这可以是任何内容，但我们建议使其可 JSON 序列化。

以下是与上面显示的标准事件关联的声明

format_docs:

def format_docs(docs: List[Document]) -> str:
    '''Format the docs.'''
    return ", ".join([doc.page_content for doc in docs])

format_docs = RunnableLambda(format_docs)

some_tool:

@tool
def some_tool(x: int, y: str) -> dict:
    '''Some_tool.'''
    return {"x": x, "y": y}

prompt:

template = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [("system", "You are Cat Agent 007"), ("human", "{question}")]
).with_config({"run_name": "my_template", "tags": ["my_template"]})

Example

from langchain_core.runnables import RunnableLambda

async def reverse(s: str) -> str:
    return s[::-1]

chain = RunnableLambda(func=reverse)

events = [
    event async for event in chain.astream_events("hello", version="v2")
]

# will produce the following events (run_id, and parent_ids
# has been omitted for brevity):
[
    {
        "data": {"input": "hello"},
        "event": "on_chain_start",
        "metadata": {},
        "name": "reverse",
        "tags": [],
    },
    {
        "data": {"chunk": "olleh"},
        "event": "on_chain_stream",
        "metadata": {},
        "name": "reverse",
        "tags": [],
    },
    {
        "data": {"output": "olleh"},
        "event": "on_chain_end",
        "metadata": {},
        "name": "reverse",
        "tags": [],
    },
]

示例：分派自定义事件

from langchain_core.callbacks.manager import (
    adispatch_custom_event,
)
from langchain_core.runnables import RunnableLambda, RunnableConfig
import asyncio


async def slow_thing(some_input: str, config: RunnableConfig) -> str:
    """Do something that takes a long time."""
    await asyncio.sleep(1) # Placeholder for some slow operation
    await adispatch_custom_event(
        "progress_event",
        {"message": "Finished step 1 of 3"},
        config=config # Must be included for python < 3.10
    )
    await asyncio.sleep(1) # Placeholder for some slow operation
    await adispatch_custom_event(
        "progress_event",
        {"message": "Finished step 2 of 3"},
        config=config # Must be included for python < 3.10
    )
    await asyncio.sleep(1) # Placeholder for some slow operation
    return "Done"

slow_thing = RunnableLambda(slow_thing)

async for event in slow_thing.astream_events("some_input", version="v2"):
    print(event)

参数

input (Any) – Runnable 的输入。
config (Optional[RunnableConfig]) – 用于 Runnable 的配置。
version (Literal['v1', 'v2']) – 要使用的 schema 版本，可以是 v2 或 v1。用户应使用 v2。v1 用于向后兼容，将在 0.4.0 中弃用。在 API 稳定之前，不会分配默认值。自定义事件将仅在 v2 中显示。
include_names (Optional[Sequence[str]]) – 仅包括来自具有匹配名称的 runnable 的事件。
include_types (Optional[Sequence[str]]) – 仅包括来自具有匹配类型的 runnable 的事件。
include_tags (Optional[Sequence[str]]) – 仅包括来自具有匹配标签的 runnable 的事件。
exclude_names (Optional[Sequence[str]]) – 排除来自具有匹配名称的 runnable 的事件。
exclude_types (Optional[Sequence[str]]) – 排除来自具有匹配类型的 runnable 的事件。
exclude_tags (Optional[Sequence[str]]) – 排除来自具有匹配标签的 runnable 的事件。
kwargs (Any) – 要传递给 Runnable 的其他关键字参数。这些参数将传递给 astream_log，因为 astream_events 的此实现构建在 astream_log 之上。

产生

StreamEvents 的异步流。

引发

NotImplementedError – 如果版本不是 v1 或 v2。

返回类型

AsyncIterator[Union[StandardStreamEvent, CustomStreamEvent]]

batch(inputs: List[Union[PromptValue, str, Sequence[Union[BaseMessage, List[str], Tuple[str, str], str, Dict[str, Any]]]]], config: Optional[Union[RunnableConfig, List[RunnableConfig]]] = None, *, return_exceptions: bool = False, **kwargs: Any) → List[str]¶

默认实现使用线程池执行器并行运行 invoke。

batch 的默认实现对于 IO 绑定的可运行对象效果良好。

如果子类可以更有效地进行批处理，则应覆盖此方法；例如，如果底层的 Runnable 使用支持批处理模式的 API。

参数

inputs (List[Union[PromptValue, str, Sequence[Union[BaseMessage, List[str], Tuple[str, str], str, Dict[str, Any]]]]]) –
config (Optional[Union[RunnableConfig, List[RunnableConfig]]]) –
return_exceptions (bool) –
kwargs (Any) –

返回类型

List[str]

batch_as_completed(inputs: Sequence[Input], config: Optional[Union[RunnableConfig, Sequence[RunnableConfig]]] = None, *, return_exceptions: bool = False, **kwargs: Optional[Any]) → Iterator[Tuple[int, Union[Output, Exception]]]¶

并行运行 invoke 处理输入列表，并在结果完成时生成结果。

参数

inputs (Sequence[Input]) –
config (Optional[Union[RunnableConfig, Sequence[RunnableConfig]]]) –
return_exceptions (bool) –
kwargs (Optional[Any]) –

返回类型

Iterator[Tuple[int, Union[Output, Exception]]]

configurable_alternatives(which: ConfigurableField, *, default_key: str = 'default', prefix_keys: bool = False, **kwargs: Union[Runnable[Input, Output], Callable[[], Runnable[Input, Output]]]) → RunnableSerializable[Input, Output]¶

配置可在运行时设置的 Runnable 备选项。

参数

which (ConfigurableField) – 将用于选择备选项的 ConfigurableField 实例。
default_key (str) – 如果未选择备选项，则使用的默认键。默认为“default”。
prefix_keys (bool) – 是否使用 ConfigurableField id 作为键的前缀。默认为 False。
**kwargs (Union[Runnable[Input, Output], Callable[[], Runnable[Input, Output]]]) – 键到 Runnable 实例或返回 Runnable 实例的可调用对象的字典。

返回值

配置了备选项的新 Runnable。

返回类型

RunnableSerializable[Input, Output]

from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.runnables.utils import ConfigurableField
from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatAnthropic(
    model_name="claude-3-sonnet-20240229"
).configurable_alternatives(
    ConfigurableField(id="llm"),
    default_key="anthropic",
    openai=ChatOpenAI()
)

# uses the default model ChatAnthropic
print(model.invoke("which organization created you?").content)

# uses ChatOpenAI
print(
    model.with_config(
        configurable={"llm": "openai"}
    ).invoke("which organization created you?").content
)

configurable_fields(**kwargs: Union[ConfigurableField, ConfigurableFieldSingleOption, ConfigurableFieldMultiOption]) → RunnableSerializable[Input, Output]¶

在运行时配置特定的 Runnable 字段。

参数: **kwargs (Union[ConfigurableField, ConfigurableFieldSingleOption, ConfigurableFieldMultiOption]) – 要配置的 ConfigurableField 实例的字典。
返回值: 配置了字段的新 Runnable。
返回类型: RunnableSerializable[Input, Output]

from langchain_core.runnables import ConfigurableField
from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(max_tokens=20).configurable_fields(
    max_tokens=ConfigurableField(
        id="output_token_number",
        name="Max tokens in the output",
        description="The maximum number of tokens in the output",
    )
)

# max_tokens = 20
print(
    "max_tokens_20: ",
    model.invoke("tell me something about chess").content
)

# max_tokens = 200
print("max_tokens_200: ", model.with_config(
    configurable={"output_token_number": 200}
    ).invoke("tell me something about chess").content
)

generate(prompts: List[str], stop: Optional[List[str]] = None, callbacks: Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager, None, List[Optional[Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager]]]] = None, *, tags: Optional[Union[List[str], List[List[str]]]] = None, metadata: Optional[Union[Dict[str, Any], List[Dict[str, Any]]]] = None, run_name: Optional[Union[str, List[str]]] = None, run_id: Optional[Union[UUID, List[Optional[UUID]]]] = None, **kwargs: Any) → LLMResult¶

将提示序列传递给模型并返回生成结果。

此方法应利用批处理调用来处理公开批处理 API 的模型。

当您想要使用此方法时：

利用批处理调用，
需要模型输出的不仅仅是最高生成值，
正在构建与底层语言模型无关的链
类型（例如，纯文本完成模型与聊天模型）。

参数

prompts (List[str]) – 字符串提示列表。
stop (Optional[List[str]]) – 生成时要使用的停止词。模型输出在第一次出现任何这些子字符串时被截断。
callbacks (Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager, None, List[Optional[Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager]]]]) – 用于传递的回调函数。用于在生成过程中执行额外的功能，例如日志记录或流式传输。
tags (Optional[Union[List[str], List[List[str]]]]) – 与每个 prompt 关联的标签列表。如果提供，列表的长度必须与 prompts 列表的长度相匹配。
metadata (Optional[Union[Dict[str, Any], List[Dict[str, Any]]]]) – 与每个 prompt 关联的元数据字典列表。如果提供，列表的长度必须与 prompts 列表的长度相匹配。
run_name (Optional[Union[str, List[str]]]) – 与每个 prompt 关联的运行名称列表。如果提供，列表的长度必须与 prompts 列表的长度相匹配。
run_id (Optional[Union[UUID, List[Optional[UUID]]]]) – 与每个 prompt 关联的运行 ID 列表。如果提供，列表的长度必须与 prompts 列表的长度相匹配。
**kwargs (Any) – 任意附加关键字参数。这些通常传递给模型提供商 API 调用。

返回值

一个 LLMResult，其中包含每个输入的候选 Generations 列表: prompt 以及额外的模型提供商特定的输出。

返回类型

LLMResult

generate_prompt(prompts: List[PromptValue], stop: Optional[List[str]] = None, callbacks: Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager, None, List[Optional[Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager]]]] = None, **kwargs: Any) → LLMResult¶

将提示序列传递给模型并返回模型生成结果。

此方法应利用批处理调用来处理公开批处理 API 的模型。

当您想要使用此方法时：

利用批处理调用，
需要模型输出的不仅仅是最高生成值，
正在构建与底层语言模型无关的链
类型（例如，纯文本完成模型与聊天模型）。

参数

prompts (List[PromptValue]) – PromptValue 列表。PromptValue 是一个可以被转换以匹配任何语言模型格式的对象（纯文本生成模型的字符串，以及聊天模型中的 BaseMessages）。
stop (Optional[List[str]]) – 生成时要使用的停止词。模型输出在第一次出现任何这些子字符串时被截断。
callbacks (Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager, None, List[Optional[Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager]]]]) – 用于传递的回调函数。用于在生成过程中执行额外的功能，例如日志记录或流式传输。
**kwargs (Any) – 任意附加关键字参数。这些通常传递给模型提供商 API 调用。

返回值

一个 LLMResult，其中包含每个输入的候选 Generations 列表: prompt 以及额外的模型提供商特定的输出。

返回类型

LLMResult

get_num_tokens(text: str) → int¶

获取文本中存在的 token 数量。

用于检查输入是否适合模型的上下文窗口。

参数: text (str) – 要进行 token 化的字符串输入。
返回值: 文本中的整数 token 数量。
返回类型: int

get_num_tokens_from_messages(messages: List[BaseMessage]) → int¶

获取消息中的 token 数量。

用于检查输入是否适合模型的上下文窗口。

参数: messages (List[BaseMessage]) – 要进行 token 化的消息输入。
返回值: 消息中 token 数量的总和。
返回类型: int

get_token_ids(text: str) → List[int]¶

返回文本中 token 的有序 ID。

参数

text (str) – 要进行 token 化的字符串输入。

返回值

与文本中的 token 相对应的 ID 列表，按它们在文本中出现的顺序排列。: 在文本中。

返回类型

List[int]

invoke(input: Union[PromptValue, str, Sequence[Union[BaseMessage, List[str], Tuple[str, str], str, Dict[str, Any]]]], config: Optional[RunnableConfig] = None, *, stop: Optional[List[str]] = None, **kwargs: Any) → str¶

将单个输入转换为输出。覆盖以实现。

参数

input (Union[PromptValue, str, Sequence[Union[BaseMessage, List[str], Tuple[str, str], str, Dict[str, Any]]]]) – Runnable 的输入。
config (Optional[RunnableConfig]) – 调用 Runnable 时要使用的配置。该配置支持用于跟踪目的的标准键（如“tags”、“metadata”），用于控制并行执行多少工作的“max_concurrency”以及其他键。请参阅 RunnableConfig 以获取更多详细信息。
stop (Optional[List[str]]) –
kwargs (Any) –

返回值

Runnable 的输出。

返回类型

str

predict(text: str, *, stop: Optional[Sequence[str]] = None, **kwargs: Any) → str¶

Deprecated since version langchain-core==0.1.7: 自 langchain-core==0.1.7 版本起已弃用：请改用 invoke。

参数

text (str) –
stop (Optional[Sequence[str]]) –
kwargs (Any) –

返回类型

str

predict_messages(messages: List[BaseMessage], *, stop: Optional[Sequence[str]] = None, **kwargs: Any) → BaseMessage¶

Deprecated since version langchain-core==0.1.7: 自 langchain-core==0.1.7 版本起已弃用：请改用 invoke。

参数

messages (List[BaseMessage]) –
stop (Optional[Sequence[str]]) –
kwargs (Any) –

返回类型

BaseMessage

save(file_path: Union[Path, str]) → None¶

保存 LLM。

参数: file_path (Union[Path, str]) – 保存 LLM 的文件路径。
引发: ValueError – 如果文件路径不是字符串或 Path 对象。
返回类型: None

示例: .. code-block:: python

llm.save(file_path=”path/llm.yaml”)

stream(input: Union[PromptValue, str, Sequence[Union[BaseMessage, List[str], Tuple[str, str], str, Dict[str, Any]]]], config: Optional[RunnableConfig] = None, *, stop: Optional[List[str]] = None, **kwargs: Any) → Iterator[str][source]¶

流式传输的默认实现，它调用 invoke。如果子类支持流式输出，则应覆盖此方法。

参数

input (Union[PromptValue, str, Sequence[Union[BaseMessage, List[str], Tuple[str, str], str, Dict[str, Any]]]]) – Runnable 的输入。
config (Optional[RunnableConfig]) – 用于 Runnable 的配置。默认为 None。
kwargs (Any) – 要传递给 Runnable 的其他关键字参数。
stop (Optional[List[str]]) –

产生

Runnable 的输出。

返回类型

Iterator[str]

to_json() → Union[SerializedConstructor, SerializedNotImplemented]¶

将 Runnable 序列化为 JSON。

返回值: Runnable 的 JSON 可序列化表示。
返回类型: Union[SerializedConstructor, SerializedNotImplemented]

with_structured_output(schema: Union[Dict, Type[BaseModel]], **kwargs: Any) → Runnable[Union[PromptValue, str, Sequence[Union[BaseMessage, List[str], Tuple[str, str], str, Dict[str, Any]]]], Union[Dict, BaseModel]]¶

在此类上未实现。

参数

schema (Union[Dict, Type[BaseModel]]) –
kwargs (Any) –

返回类型

Runnable[Union[PromptValue, str, Sequence[Union[BaseMessage, List[str], Tuple[str, str], str, Dict[str, Any]]]], Union[Dict, BaseModel]]

langchain_core.language_models.fake.FakeStreamingListLLM¶

`langchain_core.language_models.fake`.FakeStreamingListLLM¶