Langchain 流式输出到前端（真正解决方法，附最佳实践的完整代码）_langchain流式输出

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_dotenv
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

load_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 | llm

ret = llm_chain.stream({"query": "你是谁？"})
for token in ret:
    print(token.content,end="",flush=True)
print()

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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 os
from dotenv import load_dotenv
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.callbacks import StreamingStdOutCallbackHandler
from fastapi import FastAPI
from sse_starlette.sse import EventSourceResponse
from typing import Generator
import threading
import uvicorn

os.system('clear')
app = FastAPI()
load_dotenv()


class My_StreamingStdOutCallbackHandler(StreamingStdOutCallbackHandler):
    # def __init__(self):
    tokens = []
    # 记得结束后这里置true
    finish = False

    def on_llm_new_token(self, token: str, **kwargs) -> None:
        self.tokens.append(token)

    def on_llm_end(self, response, **kwargs) -> None:
        self.finish = True

    def 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')


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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 gr
import asyncio
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
#使用 异步的 Callback   AsyncIteratorCallbackHandler
from langchain.callbacks import AsyncIteratorCallbackHandler

async 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)
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