困扰了一天的flask结合智谱ai langchain流式输出json问题终于解决了
本次对接的大模型是智谱,首先想到去智谱开放平台找找有没有和langchain结合的文档:结果还真有,就省去了谷歌的时间,但是智谱的文档只提供了非流式的示例代码,想着先拷过来跑一下再说,结果就是非流式是正常输出的,流式就遇到问题了,不管我咋配置,好像只能在控制台输出流失内容,遂去谷歌“langchain 流式输出”:前面三篇文章都看了,第一篇内容:好像和智谱官方的文档写法不一样,遂放弃使用该方式,接
本次对接的大模型是智谱,首先想到去智谱开放平台找找有没有和langchain结合的文档:
结果还真有,就省去了谷歌的时间,但是智谱的文档只提供了非流式的示例代码,想着先拷过来跑一下再说,结果就是非流式是正常输出的,流式就遇到问题了,不管我咋配置,好像只能在控制台输出流失内容,遂去谷歌“langchain 流式输出”:
前面三篇文章都看了,第一篇内容:
好像和智谱官方的文档写法不一样,遂放弃使用该方式,接着又看了第二篇文章:
他这里说是要在初始化llm的时候加一个callbacks参数,并且自定义callbacks,最终的代码大致如下:
但他这里没有写全,起初我也没看懂为啥这么写,遂看了下其他人的写法:
原来在初始化llm的时候就需要注入自己的callbacks,然后我也试了这样写,确实能在on_llm_new_token中拿到每次流式的内容,但是不能yield出来,我就有点搞不明白,然后又看了一些更复杂的代码,我发现我看不懂:
还有走异步机制的:
我都有点迷惑了,到底啥代码才适合我呢?然后我就一直在尝试callbacks,搞到晚上11点,此时我心态有点崩了,遂盖上笔记本,不搞了先,然后我就和项目负责人说了langchain的流式搞不定,还是用原生的写法了,不用langchain。
然后第二天我还是打算再会一会这个langchain的流式输出,我就不信了。
先在群里请教了一下,然后给我发了一段很长的代码,额,这啥。
遂想到昨天谷歌搜索时的第二个网站的内容,抱着试试的心态,ctrl c、ctrl v,它就流起来了,它真的流起来:
def get_llm_lc(self, app, r: ChatCompletionRequestStruct):
"""
获取ai响应langchain版
"""
return ChatOpenAI(
temperature=0.5,
openai_api_key=Config.ZHIPUAI_API_KEY,
openai_api_base=Config.ZHIPUAI_OPENAI_API_URL,
model=Config.ZHIPUAI_MODEL,
streaming=r.streaming,
callbacks=[StreamingStdOutCallbackHandler()],
)
def get_prompt_lc(self):
return ChatPromptTemplate.from_messages(
[
# ("system", "你是一个专业的AI助手。"),
("human", "{question}")
]
)
llm = self.get_llm_lc(app, r)
prompt = self.get_prompt_lc()
llm_chain = prompt | llm
ret = llm_chain.stream({"question": r.question})
for _token in ret:
token = _token.content
finish_reason = ''
if 'finish_reason' in _token.response_metadata:
finish_reason = _token.response_metadata['finish_reason']
reply = ChatCompletionResponseStruct()
reply.text = token
reply.finish_reason = finish_reason
yield json.dumps(reply.to_dict(), ensure_ascii=False) + '\n'
总算舒了一口气,流式响应需求算是完成了,接下来是rag的,到目前位置我还不知道rag是啥,咋实现的。
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