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
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：
↓
这里是2023/12/08 最新补充的方法，简单快捷，好理解，强烈推荐。
(已封装为 fastapi 接口，可供前端调用，前端如何使用，则需要前端工程师了解一下 流式输出 SSE的知识，有相关的前端库)
大语言模型的部署（glm3、qwen等）可以使用我的开源项目：https://github.com/shell-nlp/gpt_server
最新的流式输出方式（LCEL语法的特性） 推荐指数 ： ※ ※ ※ ※ ※ ※※※※※：
import json
from dotenv import load_dotenv
from langchain_community.chat_models.openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import StreamingResponse
app = FastAPI()
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
@app.post("/chat_stream")
def chat_stream(query: str = "你是谁"):
ret = llm_chain.stream({"query": query})
def predict():
text = ""
for _token in ret:
token = _token.content
js_data = {"code": "200", "msg": "ok", "data": token}
yield f"data: {json.dumps(js_data,ensure_ascii=False)}
"
text += token
print(text)
generate = predict()
return StreamingResponse(generate, media_type="text/event-stream")
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app=app, host="0.0.0.0", port=10088)
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')
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)
方法来之不易，如果您有所收获，请点赞，收藏，关注。
