Langchain 流式输出
当我们深入使用Langchain时，我们都会考虑如何进行流式输出。尽管官方网站提供了一些流式输出的示例，但这些示例只能在控制台中输出，并不能获取我们所需的生成器。而网上的许多教程也只是伪流式输出，即先完全生成结束，再进行流式输出。
以下是我为大家提供的真正的流式输出示例代码：
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这里是2023/12/08 最新补充的方法，简单快捷，好理解，强烈推荐。
最新的流式输出方式（LCEL语法的特性） 推荐指数 ： ※ ※ ※ ※ ※ ※※※※※：
from dotenv import load_dotenvfrom langchain.chat_models import ChatOpenAIfrom langchain.prompts import ChatPromptTemplateload_dotenv()llm = ChatOpenAI(model="chatglm3",streaming=True,max_tokens=2048)prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", "你是一个专业的AI助手。"), ("human", "{query}")])# llm_chain = prompt | llm.bind(model="chatglm3")# bin的用法llm_chain = prompt | llmret = llm_chain.stream({"query": "你是谁？"})for token in ret:print(token.content,end="",flush=True)print()方法一 推荐指数 ： ※ ※ ※ ※ ※ ：
本方法是开辟新的线程的方法（当然也可以是新的进程的方式） ，然后结合 langchain的callback方法
为什么推荐使用 线程的方法，而不是 方法二中的异步操作，因为在实际使用过程中，很多外部的方法是不支持异步操作的，要想让程序run起来，必须把一些方法（比如 langchain中的 某些检索器，官方代码只帮你写了 同步的方法，而没有实现异步的方法） 重写为异步方法，而在 重写的过程中会遇到很多 的 问题，令人头疼，而所有的代码都是支持同步的，所以开辟新线程的方式是好的方法。
注: 此方法就是我在 使用方法二的异步方式的过程，遇到了难以解决的问题（本人小白）才找到了此种方式。
缺点： 开辟线程要比 协程 更加耗费计算机资源，因此未来的实现 尽可能还是使用 方法二，但是对于不会异步编程的人来说方法一更加简单。
但是如果对异步操作非常熟悉，那么方法二 是最能提升性能的方式。
代码实现不解释了，手疼，需要的人自然可以看得懂。
至于 ChatOpenAI 所需要的 key，需要自己想办法。
import osfrom dotenv import load_dotenvfrom langchain.chat_models import ChatOpenAIfrom langchain.callbacks import StreamingStdOutCallbackHandlerfrom fastapi import FastAPIfrom sse_starlette.sse import EventSourceResponsefrom typing import Generatorimport threadingimport uvicornos.system('clear')app = FastAPI()load_dotenv()class My_StreamingStdOutCallbackHandler(StreamingStdOutCallbackHandler):# def __init__(self):tokens = []# 记得结束后这里置truefinish = Falsedef on_llm_new_token(self, token: str, **kwargs) -> None:self.tokens.append(token)def on_llm_end(self, response, **kwargs) -> None:self.finish = Truedef on_llm_error(self, error: Exception, **kwargs) -> None:self.tokens.append(str(error))def generate_tokens(self) -> Generator:while not self.finish:# or self.tokens:if self.tokens:token = self.tokens.pop(0)yield {'data': token}else:pass# time.sleep(0.02)# wait for a new token# 用于在另一个 线程中运行的方法def f(llm, query):llm.predict(query)@app.post('/qa')def test(query='你好'):callback = My_StreamingStdOutCallbackHandler()llm = ChatOpenAI(model='chatglm3', streaming=True, callbacks=[callback], max_tokens=1024)thread = threading.Thread(target=f, args=(llm, query))thread.start()return EventSourceResponse(callback.generate_tokens(), media_type="text/event-stream")if __name__ == '__main__':uvicorn.run(app=app, host='0.0.0.0')方法二： 基于 python 异步机制实现 推荐指数 ： ※ ※ ※ ※
为了方便展示，我直接使用gradio写一个小webUI，因为流式输出的场景就是用于Web的展示。直接进行python输出也是可以的。
值得注意的是 方法 一定要加上 async ，这里对于小白可能看不懂， 因为这里涉及到，异步、协程等概念。
import gradio as grimport asynciofrom langchain.chat_models import ChatOpenAI#使用 异步的 Callback AsyncIteratorCallbackHandlerfrom langchain.callbacks import AsyncIteratorCallbackHandlerasync def f(): callback = AsyncIteratorCallbackHandler() llm = ChatOpenAI(engine='GPT-35',streaming=True,callbacks=[callback]) coro = llm.apredict("写一个1000字的修仙小说")# 这里如果是 LLMChain的话 可以 换成chain.acall() asyncio.create_task(coro) text = "" async for token in callback.aiter(): text = text+token yield gr.TextArea.update(value=text)with gr.Blocks() as demo:with gr.Column(): 摘要汇总 = gr.TextArea(value="",label="摘要总结",) bn = gr.Button("触发", variant="primary")bn.click(f,[],[摘要汇总])demo.queue().launch(share=False, inbrowser=False, server_name="0.0.0.0", server_port=8001)方法来之不易，如果您有所收获，请点赞，收藏，关注。