BaseChatOpenAI

langchain_openai.chat_models.base

OpenAI 聊天包装器。

BaseChatOpenAI

Bases: BaseChatModel

围绕 OpenAI 大型语言模型的聊天基础包装器。

方法	描述
build_extra	根据传入的额外参数构建额外的关键字参数（kwargs）。
validate_temperature	验证不同模型的 temperature 参数。
validate_environment	验证 API 密钥和 Python 包是否存在于环境中。
get_token_ids	使用 tiktoken 包获取文本中存在的令牌。
get_num_tokens_from_messages	使用 `tiktoken` 包计算 `gpt-3.5-turbo` 和 `gpt-4` 的令牌数。
bind_tools	将类工具（tool-like）对象绑定到此聊天模型。
with_structured_output	返回与给定模式匹配的格式化输出的模型包装器。
get_name	获取 Runnable 的名称。
get_input_schema	获取可用于验证 Runnable 输入的 Pydantic 模型。
get_input_jsonschema	获取表示 Runnable 输入的 JSON 模式。
get_output_schema	获取可用于验证 Runnable 输出的 Pydantic 模型。
get_output_jsonschema	获取表示 Runnable 输出的 JSON 模式。
config_schema	此 Runnable 接受的配置类型，指定为 Pydantic 模型。
get_config_jsonschema	获取表示 Runnable 配置的 JSON 模式。
get_graph	返回此 Runnable 的图形表示。
get_prompts	返回此 Runnable 使用的提示列表。
__or__	Runnable "or" 运算符。
__ror__	Runnable "reverse-or" 运算符。
pipe	管道连接 Runnable 对象。
pick	从此 Runnable 的输出 dict 中选择键。
assign	向此 Runnable 的 dict 输出分配新字段。
invoke	将单个输入转换为输出。
ainvoke	将单个输入转换为输出。
batch	默认实现使用线程池执行器并行运行 invoke。
batch_as_completed	在输入列表上并行运行 invoke。
abatch	默认实现使用 asyncio.gather 并行运行 ainvoke。
abatch_as_completed	在输入列表上并行运行 ainvoke。
stream	stream 的默认实现，它调用 invoke。
astream	astream 的默认实现，它调用 ainvoke。
astream_log	流式传输 Runnable 的所有输出，如回调系统所报告。
astream_events	生成事件流。
transform	将输入转换为输出。
atransform	将输入转换为输出。
bind	将参数绑定到 Runnable，返回一个新的 Runnable。
with_config	将配置绑定到 Runnable，返回一个新的 Runnable。
with_listeners	将生命周期侦听器绑定到 Runnable，返回一个新的 Runnable。
with_alisteners	将异步生命周期侦听器绑定到 Runnable。
with_types	将输入和输出类型绑定到 Runnable，返回一个新的 Runnable。
with_retry	创建一个新的 Runnable，它在发生异常时重试原始的 Runnable。
map	返回一个新的 Runnable，它将输入列表映射到输出列表。
with_fallbacks	向 Runnable 添加回退机制，返回一个新的 Runnable。
as_tool	从 Runnable 创建一个 BaseTool。
__init__
is_lc_serializable	这个类是否可序列化？
get_lc_namespace	获取 LangChain 对象的命名空间。
lc_id	为此类返回一个用于序列化目的的唯一标识符。
to_json	将 Runnable 序列化为 JSON。
to_json_not_implemented	序列化一个“未实现”的对象。
configurable_fields	在运行时配置特定的 Runnable 字段。
configurable_alternatives	为可在运行时设置的 Runnable 对象配置备选项。
set_verbose	如果 verbose 是 None，则设置它。
generate_prompt	将一系列提示传递给模型并返回模型生成的内容。
agenerate_prompt	异步地将一系列提示传递并返回模型生成的内容。
get_num_tokens	获取文本中存在的 token 数量。
generate	将一系列提示传递给模型并返回模型生成的内容。
agenerate	异步地将一系列提示传递给模型并返回生成的内容。
dict	返回 LLM 的字典。

model_name class-attribute instance-attribute

model_name: str = Field(default='gpt-3.5-turbo', alias='model')

要使用的模型名称。

temperature class-attribute instance-attribute

temperature: float | None = None

要使用的采样温度。

model_kwargs class-attribute instance-attribute

model_kwargs: dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)

保存任何未明确指定的、对 create 调用有效的模型参数。

openai_api_key class-attribute instance-attribute

openai_api_key: SecretStr | None | Callable[[], str] | Callable[[], Awaitable[str]] = (
    Field(
        alias="api_key", default_factory=secret_from_env("OPENAI_API_KEY", default=None)
    )
)

要使用的 API 密钥。

可以从 `OPENAI_API_KEY` 环境变量中推断，或指定为字符串，或返回字符串的同步或异步可调用对象。

通过环境变量指定

export OPENAI_API_KEY=...

from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(model="gpt-5-nano")

通过字符串指定

from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(model="gpt-5-nano", api_key="...")

通过同步可调用对象指定

from langchain_openai import ChatOpenAI

def get_api_key() -> str:
    # Custom logic to retrieve API key
    return "..."

model = ChatOpenAI(model="gpt-5-nano", api_key=get_api_key)

通过异步可调用对象指定

from langchain_openai import ChatOpenAI

async def get_api_key() -> str:
    # Custom async logic to retrieve API key
    return "..."

model = ChatOpenAI(model="gpt-5-nano", api_key=get_api_key)

openai_api_base class-attribute instance-attribute

openai_api_base: str | None = Field(default=None, alias='base_url')

API 请求的基础 URL 路径，如果不使用代理或服务模拟器，请留空。

openai_organization class-attribute instance-attribute

openai_organization: str | None = Field(default=None, alias='organization')

如果未提供，则从环境变量 `OPENAI_ORG_ID` 自动推断。

request_timeout class-attribute instance-attribute

request_timeout: float | tuple[float, float] | Any | None = Field(
    default=None, alias="timeout"
)

向 OpenAI 补全 API 发出请求的超时时间。可以是浮点数、`httpx.Timeout` 或 `None`。

stream_usage class-attribute instance-attribute

stream_usage: bool | None = None

是否在流式输出中包含使用情况元数据。如果启用，将在流式传输期间生成一个额外的消息块，其中包含使用情况元数据。

除非设置了 `openai_api_base` 或模型使用自定义客户端初始化，否则此参数是启用的，因为许多聊天补全 API 不支持流式令牌使用情况。

于 0.3.9 版本中添加

行为在 0.3.35 版本中发生变化

已为默认基础 URL 和客户端启用。

max_retries class-attribute instance-attribute

max_retries: int | None = None

生成时允许的最大重试次数。

presence_penalty class-attribute instance-attribute

presence_penalty: float | None = None

对重复的令牌进行惩罚。

frequency_penalty class-attribute instance-attribute

frequency_penalty: float | None = None

根据频率对重复的令牌进行惩罚。

seed class-attribute instance-attribute

seed: int | None = None

生成的种子

logprobs class-attribute instance-attribute

logprobs: bool | None = None

是否返回 logprobs。

top_logprobs class-attribute instance-attribute

top_logprobs: int | None = None

在每个令牌位置返回的最可能令牌的数量，每个令牌都有一个相关的对数概率。如果使用此参数，`logprobs` 必须设置为 true。

logit_bias class-attribute instance-attribute

logit_bias: dict[int, int] | None = None

修改指定令牌出现在补全中的可能性。

streaming class-attribute instance-attribute

streaming: bool = False

是否以流式方式返回结果。

n class-attribute instance-attribute

n: int | None = None

为每个提示生成的聊天补全数量。

top_p class-attribute instance-attribute

top_p: float | None = None

每一步要考虑的令牌的总概率质量。

max_tokens class-attribute instance-attribute

max_tokens: int | None = Field(default=None)

生成的最大令牌数。

reasoning_effort class-attribute instance-attribute

reasoning_effort: str | None = None

约束推理模型的推理工作量。用于 Chat Completions API。

仅限推理模型。

当前支持的值为 `'minimal'`、`'low'`、`'medium'` 和 `'high'`。减少推理工作量可以加快响应速度，并减少响应中用于推理的令牌数量。

reasoning class-attribute instance-attribute

reasoning: dict[str, Any] | None = None

推理模型的推理参数。用于 Responses API。

reasoning={
    "effort": "medium",  # Can be "low", "medium", or "high"
    "summary": "auto",  # Can be "auto", "concise", or "detailed"
}

在 0.3.24 版本中添加

verbosity class-attribute instance-attribute

verbosity: str | None = None

控制推理模型响应的详细程度。用于 Responses API。

当前支持的值为 `'low'`、`'medium'` 和 `'high'`。

在 0.3.28 版本中添加

tiktoken_model_name class-attribute instance-attribute

tiktoken_model_name: str | None = None

使用此类时传递给 tiktoken 的模型名称。Tiktoken 用于计算文档中的令牌数量，以将其限制在特定限制以下。默认情况下，当设置为 None 时，这将与嵌入模型名称相同。但是，在某些情况下，您可能希望将此 Embedding 类与 tiktoken 不支持的模型名称一起使用。这可能包括使用 Azure 嵌入时，或使用众多提供类似 OpenAI API 但具有不同模型的模型提供商之一时。在这些情况下，为了避免在调用 tiktoken 时出错，您可以在此处指定要使用的模型名称。

http_client class-attribute instance-attribute

http_client: Any | None = Field(default=None, exclude=True)

可选的 `httpx.Client`。仅用于同步调用。如果您希望为异步调用使用自定义客户端，则还必须指定 `http_async_client`。

http_async_client class-attribute instance-attribute

http_async_client: Any | None = Field(default=None, exclude=True)

可选的 `httpx.AsyncClient`。仅用于异步调用。如果您希望为同步调用使用自定义客户端，则还必须指定 `http_client`。

stop class-attribute instance-attribute

stop: list[str] | str | None = Field(default=None, alias='stop_sequences')

默认的停止序列。

extra_body class-attribute instance-attribute

extra_body: Mapping[str, Any] | None = None

在向 OpenAI 兼容的 API（如 vLLM、LM Studio 或其他提供商）发出请求时，可选的附加 JSON 属性将包含在请求参数中。

这是传递特定于您的 OpenAI 兼容 API 提供商但不属于标准 OpenAI API 的自定义参数的推荐方法。

示例

• LM Studio TTL 参数：`extra_body={"ttl": 300}`
• vLLM 自定义参数：`extra_body={"use_beam_search": True}`
• 任何其他特定于提供商的参数

警告

请勿使用 `model_kwargs` 传递不属于标准 OpenAI API 的自定义参数，因为这会在进行 API 调用时导致错误。请改用 `extra_body`。

include_response_headers class-attribute instance-attribute

include_response_headers: bool = False

是否在输出消息的 `response_metadata` 中包含响应头。

disabled_params class-attribute instance-attribute

disabled_params: dict[str, Any] | None = Field(default=None)

对于给定模型，应禁用的 OpenAI 客户端或 `chat.completions` 端点的参数。

应指定为 `{"param": None | ['val1', 'val2']}`，其中键是参数，值可以是 None（表示该参数永远不应使用），也可以是该参数的禁用值列表。

例如，较旧的模型可能完全不支持 `'parallel_tool_calls'` 参数，在这种情况下可以传入 `disabled_params={"parallel_tool_calls": None}`。

如果参数被禁用，则默认情况下它不会在任何方法中使用，例如在 `with_structured_output` 中。但这并不妨碍用户在调用期间直接传入该参数。

include class-attribute instance-attribute

include: list[str] | None = None

从 Responses API 生成的内容中要包含的附加字段。

支持的值

• 'file_search_call.results'
• 'message.input_image.image_url'
• 'computer_call_output.output.image_url'
• 'reasoning.encrypted_content'
• 'code_interpreter_call.outputs'

在 0.3.24 版本中添加

service_tier class-attribute instance-attribute

service_tier: str | None = None

请求的延迟层级。选项为 `'auto'`、`'default'` 或 `'flex'`。与 OpenAI 的 scale tier 服务用户相关。

store class-attribute instance-attribute

store: bool | None = None

如果为 `True`，OpenAI 可能会存储响应数据以供将来使用。

对于 Responses API 默认为 `True`，对于 Chat Completions API 默认为 `False`。

在 0.3.24 版本中添加

truncation class-attribute instance-attribute

truncation: str | None = None

截断策略（Responses API）。可以是 `'auto'` 或 `'disabled'`（默认）。如果为 `'auto'`，模型可能会从消息序列的中间丢弃输入项以适应上下文窗口。

在 0.3.24 版本中添加

use_previous_response_id class-attribute instance-attribute

use_previous_response_id: bool = False

如果为 `True`，则始终使用最近响应的 ID 传递 `previous_response_id`。仅限 Responses API。

在最近的响应之前的输入消息将从请求负载中删除。

例如，以下两种方式是等效的

model = ChatOpenAI(
    model="...",
    use_previous_response_id=True,
)
model.invoke(
    [
        HumanMessage("Hello"),
        AIMessage("Hi there!", response_metadata={"id": "resp_123"}),
        HumanMessage("How are you?"),
    ]
)

model = ChatOpenAI(model="...", use_responses_api=True)
model.invoke([HumanMessage("How are you?")], previous_response_id="resp_123")

在 0.3.26 版本中添加

use_responses_api class-attribute instance-attribute

use_responses_api: bool | None = None

是否使用 Responses API 而不是 Chat API。

如果未指定，将根据调用参数推断。

于 0.3.9 版本中添加

output_version class-attribute instance-attribute

output_version: str | None = Field(
    default_factory=from_env("LC_OUTPUT_VERSION", default=None)
)

要使用的 `AIMessage` 输出格式的版本。

该字段用于以向后兼容的方式推出聊天模型 `AIMessage` 响应的新输出格式。

支持的值

• `'v0'`：`langchain-openai 0.3.x` 中的 `AIMessage` 格式。
• `'responses/v1'`：将 Responses API 输出项格式化为 AIMessage 内容块（仅限 Responses API）
• `'v1'`：LangChain 跨提供商标准的 v1 版本。

行为在 1.0.0 版本中发生变化

默认值更新为 `"responses/v1"`。

name class-attribute instance-attribute

name: str | None = None

Runnable 的名称。用于调试和追踪。

InputType property

InputType: TypeAlias

获取此 Runnable 的输入类型。

OutputType property

OutputType: Any

获取此 Runnable 的输出类型。

input_schema property

input_schema: type[BaseModel]

此 Runnable 接受的输入类型，指定为 Pydantic 模型。

output_schema property

output_schema: type[BaseModel]

输出模式。

此 Runnable 产生的输出类型，指定为 Pydantic 模型。

config_specs property

config_specs: list[ConfigurableFieldSpec]

列出此 Runnable 的可配置字段。

lc_secrets property

lc_secrets: dict[str, str]

构造函数参数名称到密钥 ID 的映射。

例如，{"openai_api_key": "OPENAI_API_KEY"}

lc_attributes property

lc_attributes: dict

应包含在序列化 kwargs 中的属性名称列表。

这些属性必须被构造函数接受。

默认为空字典。

cache class-attribute instance-attribute

cache: BaseCache | bool | None = Field(default=None, exclude=True)

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，如果设置了全局缓存，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。

目前不支持模型的流式方法的缓存。

verbose class-attribute instance-attribute

verbose: bool = Field(default_factory=_get_verbosity, exclude=True, repr=False)

是否打印响应文本。

callbacks class-attribute instance-attribute

callbacks: Callbacks = Field(default=None, exclude=True)

添加到运行跟踪中的回调。

tags class-attribute instance-attribute

tags: list[str] | None = Field(default=None, exclude=True)

添加到运行跟踪中的标签。

metadata class-attribute instance-attribute

metadata: dict[str, Any] | None = Field(default=None, exclude=True)

添加到运行跟踪中的元数据。

custom_get_token_ids class-attribute instance-attribute

custom_get_token_ids: Callable[[str], list[int]] | None = Field(
    default=None, exclude=True
)

用于计算 token 的可选编码器。

rate_limiter class-attribute instance-attribute

rate_limiter: BaseRateLimiter | None = Field(default=None, exclude=True)

一个可选的速率限制器，用于限制请求数量。

disable_streaming class-attribute instance-attribute

disable_streaming: bool | Literal['tool_calling'] = False

是否为此模型禁用流式传输。

如果绕过流式传输，则 stream/astream/astream_events 将转而调用 invoke/ainvoke。

• 如果为 True，将始终绕过流式传输情况。
• 如果为 'tool_calling'，仅当模型被调用时带有 tools 关键字参数时，才会绕过流式传输情况。换句话说，仅当提供 tools 参数时，LangChain 才会自动切换到非流式行为 (invoke)。这提供了两全其美的方案。
• 如果为 False（默认值），则在可用时始终使用流式传输情况。

此标志的主要原因是，代码可能是使用 stream 编写的，而用户可能希望将给定模型换成另一个实现不完全支持流式传输的模型。

profile property

profile: ModelProfile

返回模型的性能分析信息。

此属性将依赖于 langchain-model-profiles 包来检索聊天模型的能力，例如上下文窗口大小和支持的功能。

引发	描述
ImportError	如果未安装 langchain-model-profiles。

返回	描述
ModelProfile	一个 ModelProfile 对象，包含模型的性能分析信息。

build_extra classmethod

build_extra(values: dict[str, Any]) -> Any

根据传入的额外参数构建额外的关键字参数（kwargs）。

validate_temperature classmethod

validate_temperature(values: dict[str, Any]) -> Any

验证不同模型的 temperature 参数。

• gpt-5 模型（不包括 gpt-5-chat）只允许 `temperature=1` 或不设置（默认为 1）

validate_environment

validate_environment() -> Self

验证 API 密钥和 Python 包是否存在于环境中。

get_token_ids

get_token_ids(text: str) -> list[int]

使用 tiktoken 包获取文本中存在的令牌。

get_num_tokens_from_messages

get_num_tokens_from_messages(
    messages: Sequence[BaseMessage],
    tools: Sequence[dict[str, Any] | type | Callable | BaseTool] | None = None,
) -> int

使用 `tiktoken` 包计算 `gpt-3.5-turbo` 和 `gpt-4` 的令牌数。

警告

如果您想计算图像令牌并且将图像指定为 base64 字符串，则必须安装 `pillow`；如果您将图像指定为 URL，则必须同时安装 `pillow` 和 `httpx`。如果未安装这些库，图像输入将在令牌计数中被忽略。

OpenAI 参考.

参数	描述
messages	要进行分词的消息输入。 类型： Sequence[BaseMessage]
工具	如果提供，将要转换为工具模式的 `dict`、`BaseModel`、函数或 `BaseTool` 的序列。 类型： Sequence[dict[str, Any] | type | Callable | BaseTool] | None 默认值： None

bind_tools

bind_tools(
    tools: Sequence[dict[str, Any] | type | Callable | BaseTool],
    *,
    tool_choice: dict | str | bool | None = None,
    strict: bool | None = None,
    parallel_tool_calls: bool | None = None,
    **kwargs: Any,
) -> Runnable[LanguageModelInput, AIMessage]

将类工具（tool-like）对象绑定到此聊天模型。

假定模型与 OpenAI 工具调用 API 兼容。

参数	描述
工具	要绑定到此聊天模型的工具定义列表。支持 `langchain_core.utils.function_calling.convert_to_openai_tool` 处理的任何工具定义。 类型： Sequence[dict[str, Any] | type | Callable | BaseTool]
工具选择	要求模型调用的工具。选项包括 格式为 '<<tool_name>>' 的 str：调用 <<tool_name>> 工具。 'auto'：自动选择一个工具（包括不选择工具）。 'none'：不调用工具。 'any' 或 'required' 或 True：强制至少调用一个工具。 格式为 {"type": "function", "function": {"name": <<tool_name>>}} 的 dict：调用 <<tool_name>> 工具。 False 或 None：无效果，默认 OpenAI 行为。 类型： dict | str | bool | None 默认值： None
strict	如果为 `True`，模型输出将保证与工具定义中提供的 JSON Schema 完全匹配。输入模式也将根据支持的模式进行验证。如果为 `False`，输入模式将不会被验证，模型输出也不会被验证。如果为 `None`，`strict` 参数将不会传递给模型。 类型： bool | None 默认值： None
parallel_tool_calls	设置为 False 以禁用并行工具使用。默认为 None（无指定，允许并行工具使用）。 类型： bool | None 默认值： None
kwargs	任何其他参数都直接传递给 bind。 类型： Any 默认值： {}

with_structured_output

with_structured_output(
    schema: _DictOrPydanticClass | None = None,
    *,
    method: Literal[
        "function_calling", "json_mode", "json_schema"
    ] = "function_calling",
    include_raw: bool = False,
    strict: bool | None = None,
    tools: list | None = None,
    **kwargs: Any,
) -> Runnable[LanguageModelInput, _DictOrPydantic]

返回与给定模式匹配的格式化输出的模型包装器。

参数	描述
模式	输出模式。可以作为以下形式传入： 一个 OpenAI 函数/工具模式， 一个 JSON Schema， 一个 TypedDict 类， 或一个 Pydantic 类。 如果 schema 是一个 Pydantic 类，那么模型输出将是该类的 Pydantic 实例，并且模型生成的字段将由 Pydantic 类进行验证。否则，模型输出将是一个字典，并且不会被验证。 有关在指定 Pydantic 或 TypedDict 类时如何正确指定模式字段的类型和描述的更多信息，请参阅 langchain_core.utils.function_calling.convert_to_openai_tool。 类型： _DictOrPydanticClass | None 默认值： None
method	用于引导模型生成的方法，可选值之一： `'function_calling'`：使用 OpenAI 的工具调用 API（以前称为函数调用） `'json_schema'`：使用 OpenAI 的结构化输出 API `'json_mode'`：使用 OpenAI 的JSON 模式。请注意，如果使用 JSON 模式，您必须在模型调用中包含将输出格式化为所需模式的指令 类型： Literal['function_calling', 'json_mode', 'json_schema'] 默认值： 'function_calling'
包含原始数据	如果为 False，则仅返回解析后的结构化输出。如果在模型输出解析期间发生错误，它将被引发。如果为 True，则将返回原始模型响应（一个 BaseMessage）和解析后的模型响应。如果在输出解析期间发生错误，它将被捕获并一并返回。 最终输出总是一个带有键 'raw'、'parsed' 和 'parsing_error' 的 dict。 类型： bool 默认值： False
strict	`True`：模型输出保证与模式完全匹配。输入模式也将根据支持的模式进行验证。 False：不会验证输入模式，也不会验证模型输出。 None：strict 参数不会传递给模型。 类型： bool | None 默认值： None
工具	要绑定到聊天模型的一系列类工具对象。要求 `method` 是 `'json_schema'`（默认）。 strict=True include_raw=True 如果模型选择调用工具，则 `'raw'` 中的 `AIMessage` 结果将包含工具调用。 示例 from langchain.chat_models import init_chat_model from pydantic import BaseModel class ResponseSchema(BaseModel): response: str def get_weather(location: str) -> str: """Get weather at a location.""" pass model = init_chat_model("openai:gpt-4o-mini") structured_model = model.with_structured_output( ResponseSchema, tools=[get_weather], strict=True, include_raw=True, ) structured_model.invoke("What's the weather in Boston?") { "raw": AIMessage(content="", tool_calls=[...], ...), "parsing_error": None, "parsed": None, } 类型： list | None 默认值： None
kwargs	额外的关键字参数将传递给模型。 类型： Any 默认值： {}

返回	描述
Runnable[LanguageModelInput, _DictOrPydantic]	一个接受与 langchain_core.language_models.chat.BaseChatModel 相同输入的 Runnable。如果 include_raw 为 False 且 schema 是一个 Pydantic 类，则 Runnable 输出一个 schema 的实例（即一个 Pydantic 对象）。否则，如果 include_raw 为 False，则 Runnable 输出一个 dict。 如果 include_raw 为 True，则 Runnable 输出一个带有以下键的 dict 'raw': BaseMessage 'parsed': 如果出现解析错误则为 None，否则类型取决于上面描述的 schema。 'parsing_error': BaseException | None

行为在 0.3.12 版本中发生变化

增加了对 `tools` 的支持。

行为在 0.3.21 版本中发生变化

将 `kwargs` 传递给模型。

get_name

get_name(suffix: str | None = None, *, name: str | None = None) -> str

获取 Runnable 的名称。

参数	描述
后缀	一个可选的后缀，附加到名称上。 类型: str | None 默认值: None
name	一个可选的名称，用于代替 Runnable 的名称。 类型: str | None 默认值: None

返回	描述
str	Runnable 的名称。

get_input_schema

get_input_schema(config: RunnableConfig | None = None) -> type[BaseModel]

获取可用于验证 Runnable 输入的 Pydantic 模型。

利用 configurable_fields 和 configurable_alternatives 方法的 Runnable 对象将具有一个动态输入模式，该模式取决于调用 Runnable 时使用的配置。

此方法允许获取特定配置的输入模式。

参数	描述
配置	生成模式时使用的配置。 类型： RunnableConfig | None 默认值： None

返回	描述
type[BaseModel]	一个可用于验证输入的 Pydantic 模型。

get_input_jsonschema

get_input_jsonschema(config: RunnableConfig | None = None) -> dict[str, Any]

获取表示 Runnable 输入的 JSON 模式。

参数	描述
配置	生成模式时使用的配置。 类型： RunnableConfig | None 默认值： None

返回	描述
dict[str, Any]	表示 Runnable 输入的 JSON 模式。

示例

from langchain_core.runnables import RunnableLambda


def add_one(x: int) -> int:
    return x + 1


runnable = RunnableLambda(add_one)

print(runnable.get_input_jsonschema())

在 0.3.0 版本中新增。

get_output_schema

get_output_schema(config: RunnableConfig | None = None) -> type[BaseModel]

获取可用于验证 Runnable 输出的 Pydantic 模型。

利用 configurable_fields 和 configurable_alternatives 方法的 Runnable 对象将具有一个动态输出模式，该模式取决于调用 Runnable 时使用的配置。

此方法允许获取特定配置的输出模式。

参数	描述
配置	生成模式时使用的配置。 类型： RunnableConfig | None 默认值： None

返回	描述
type[BaseModel]	一个可用于验证输出的 Pydantic 模型。

get_output_jsonschema

get_output_jsonschema(config: RunnableConfig | None = None) -> dict[str, Any]

获取表示 Runnable 输出的 JSON 模式。

参数	描述
配置	生成模式时使用的配置。 类型： RunnableConfig | None 默认值： None

返回	描述
dict[str, Any]	表示 Runnable 输出的 JSON 模式。

示例

from langchain_core.runnables import RunnableLambda


def add_one(x: int) -> int:
    return x + 1


runnable = RunnableLambda(add_one)

print(runnable.get_output_jsonschema())

在 0.3.0 版本中新增。

config_schema

config_schema(*, include: Sequence[str] | None = None) -> type[BaseModel]

此 Runnable 接受的配置类型，指定为 Pydantic 模型。

要将字段标记为可配置，请参阅 configurable_fields 和 configurable_alternatives 方法。

参数	描述
包含	要包含在配置模式中的字段列表。 类型: Sequence[str] | None 默认值: None

返回	描述
type[BaseModel]	一个可用于验证配置的 Pydantic 模型。

get_config_jsonschema

get_config_jsonschema(*, include: Sequence[str] | None = None) -> dict[str, Any]

获取表示 Runnable 配置的 JSON 模式。

参数	描述
包含	要包含在配置模式中的字段列表。 类型: Sequence[str] | None 默认值: None

返回	描述
dict[str, Any]	表示 Runnable 配置的 JSON 模式。

在 0.3.0 版本中新增。

get_graph

get_graph(config: RunnableConfig | None = None) -> Graph

返回此 Runnable 的图形表示。

get_prompts

get_prompts(config: RunnableConfig | None = None) -> list[BasePromptTemplate]

返回此 Runnable 使用的提示列表。

__or__

__or__(
    other: Runnable[Any, Other]
    | Callable[[Iterator[Any]], Iterator[Other]]
    | Callable[[AsyncIterator[Any]], AsyncIterator[Other]]
    | Callable[[Any], Other]
    | Mapping[str, Runnable[Any, Other] | Callable[[Any], Other] | Any],
) -> RunnableSerializable[Input, Other]

Runnable "or" 运算符。

将此 Runnable 与另一个对象组合以创建 RunnableSequence。

参数	描述
other	另一个 Runnable 或类 Runnable 对象。 类型： Runnable[Any, Other] | Callable[[Iterator[Any]], Iterator[Other]] | Callable[[AsyncIterator[Any]], AsyncIterator[Other]] | Callable[[Any], Other] | Mapping[str, Runnable[Any, Other] | Callable[[Any], Other] | Any]

返回	描述
RunnableSerializable[Input, Other]	一个新的 Runnable。

__ror__

__ror__(
    other: Runnable[Other, Any]
    | Callable[[Iterator[Other]], Iterator[Any]]
    | Callable[[AsyncIterator[Other]], AsyncIterator[Any]]
    | Callable[[Other], Any]
    | Mapping[str, Runnable[Other, Any] | Callable[[Other], Any] | Any],
) -> RunnableSerializable[Other, Output]

Runnable "reverse-or" 运算符。

将此 Runnable 与另一个对象组合以创建 RunnableSequence。

参数	描述
other	另一个 Runnable 或类 Runnable 对象。 类型： Runnable[Other, Any] | Callable[[Iterator[Other]], Iterator[Any]] | Callable[[AsyncIterator[Other]], AsyncIterator[Any]] | Callable[[Other], Any] | Mapping[str, Runnable[Other, Any] | Callable[[Other], Any] | Any]

返回	描述
RunnableSerializable[Other, Output]	一个新的 Runnable。

pipe

pipe(
    *others: Runnable[Any, Other] | Callable[[Any], Other], name: str | None = None
) -> RunnableSerializable[Input, Other]

管道连接 Runnable 对象。

将此 Runnable 与类 Runnable 对象组合以构成一个 RunnableSequence。

等同于 RunnableSequence(self, *others) 或 self | others[0] | ...

示例

from langchain_core.runnables import RunnableLambda


def add_one(x: int) -> int:
    return x + 1


def mul_two(x: int) -> int:
    return x * 2


runnable_1 = RunnableLambda(add_one)
runnable_2 = RunnableLambda(mul_two)
sequence = runnable_1.pipe(runnable_2)
# Or equivalently:
# sequence = runnable_1 | runnable_2
# sequence = RunnableSequence(first=runnable_1, last=runnable_2)
sequence.invoke(1)
await sequence.ainvoke(1)
# -> 4

sequence.batch([1, 2, 3])
await sequence.abatch([1, 2, 3])
# -> [4, 6, 8]

参数	描述
*其他	其他要组合的 Runnable 或类 Runnable 对象 类型： Runnable[Any, Other] | Callable[[Any], Other] 默认值： ()
name	生成的 RunnableSequence 的一个可选名称。 类型: str | None 默认值: None

返回	描述
RunnableSerializable[Input, Other]	一个新的 Runnable。

pick

pick(keys: str | list[str]) -> RunnableSerializable[Any, Any]

从此 Runnable 的输出 dict 中选择键。

选择单个键

import json

from langchain_core.runnables import RunnableLambda, RunnableMap

as_str = RunnableLambda(str)
as_json = RunnableLambda(json.loads)
chain = RunnableMap(str=as_str, json=as_json)

chain.invoke("[1, 2, 3]")
# -> {"str": "[1, 2, 3]", "json": [1, 2, 3]}

json_only_chain = chain.pick("json")
json_only_chain.invoke("[1, 2, 3]")
# -> [1, 2, 3]

选择键列表

from typing import Any

import json

from langchain_core.runnables import RunnableLambda, RunnableMap

as_str = RunnableLambda(str)
as_json = RunnableLambda(json.loads)


def as_bytes(x: Any) -> bytes:
    return bytes(x, "utf-8")


chain = RunnableMap(str=as_str, json=as_json, bytes=RunnableLambda(as_bytes))

chain.invoke("[1, 2, 3]")
# -> {"str": "[1, 2, 3]", "json": [1, 2, 3], "bytes": b"[1, 2, 3]"}

json_and_bytes_chain = chain.pick(["json", "bytes"])
json_and_bytes_chain.invoke("[1, 2, 3]")
# -> {"json": [1, 2, 3], "bytes": b"[1, 2, 3]"}

参数	描述
keys	从输出字典中选择的一个键或键列表。 类型: str | list[str]

返回	描述
RunnableSerializable[Any, Any]	一个新的 Runnable。

assign

assign(
    **kwargs: Runnable[dict[str, Any], Any]
    | Callable[[dict[str, Any]], Any]
    | Mapping[str, Runnable[dict[str, Any], Any] | Callable[[dict[str, Any]], Any]],
) -> RunnableSerializable[Any, Any]

向此 Runnable 的 dict 输出分配新字段。

from langchain_community.llms.fake import FakeStreamingListLLM
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import SystemMessagePromptTemplate
from langchain_core.runnables import Runnable
from operator import itemgetter

prompt = (
    SystemMessagePromptTemplate.from_template("You are a nice assistant.")
    + "{question}"
)
model = FakeStreamingListLLM(responses=["foo-lish"])

chain: Runnable = prompt | model | {"str": StrOutputParser()}

chain_with_assign = chain.assign(hello=itemgetter("str") | model)

print(chain_with_assign.input_schema.model_json_schema())
# {'title': 'PromptInput', 'type': 'object', 'properties':
{'question': {'title': 'Question', 'type': 'string'}}}
print(chain_with_assign.output_schema.model_json_schema())
# {'title': 'RunnableSequenceOutput', 'type': 'object', 'properties':
{'str': {'title': 'Str',
'type': 'string'}, 'hello': {'title': 'Hello', 'type': 'string'}}}

参数	描述
**kwargs	一个键到 Runnable 或类 Runnable 对象的映射，这些对象将使用此 Runnable 的整个输出字典来调用。 类型： Runnable[dict[str, Any], Any] | Callable[[dict[str, Any]], Any] | Mapping[str, Runnable[dict[str, Any], Any] | Callable[[dict[str, Any]], Any]] 默认值： {}

返回	描述
RunnableSerializable[Any, Any]	一个新的 Runnable。

invoke

invoke(
    input: LanguageModelInput,
    config: RunnableConfig | None = None,
    *,
    stop: list[str] | None = None,
    **kwargs: Any,
) -> AIMessage

将单个输入转换为输出。

参数	描述
输入	Runnable 的输入。 类型： Input
配置	调用 Runnable 时使用的配置。该配置支持标准键，如用于追踪目的的 'tags'、'metadata'，用于控制并行工作量的 'max_concurrency'，以及其他键。请参阅 RunnableConfig 以获取更多详细信息。 类型： RunnableConfig | None 默认值： None

返回	描述
输出	Runnable 的输出。

ainvoke async

ainvoke(
    input: LanguageModelInput,
    config: RunnableConfig | None = None,
    *,
    stop: list[str] | None = None,
    **kwargs: Any,
) -> AIMessage

将单个输入转换为输出。

参数	描述
输入	Runnable 的输入。 类型： Input
配置	调用 Runnable 时使用的配置。该配置支持标准键，如用于追踪目的的 'tags'、'metadata'，用于控制并行工作量的 'max_concurrency'，以及其他键。请参阅 RunnableConfig 以获取更多详细信息。 类型： RunnableConfig | None 默认值： None

返回	描述
输出	Runnable 的输出。

batch

batch(
    inputs: list[Input],
    config: RunnableConfig | list[RunnableConfig] | None = None,
    *,
    return_exceptions: bool = False,
    **kwargs: Any | None,
) -> list[Output]

默认实现使用线程池执行器并行运行 invoke。

批处理的默认实现对于 IO 密集型的 runnable 效果很好。

如果子类能够更有效地进行批处理，则必须重写此方法；例如，如果底层的 Runnable 使用支持批处理模式的 API。

参数	描述
inputs	Runnable 的输入列表。 类型: list[Input]
配置	调用 Runnable 时使用的配置。该配置支持标准键，如用于追踪目的的 'tags'、'metadata'，用于控制并行工作量的 'max_concurrency'，以及其他键。请参阅 RunnableConfig 以获取更多详细信息。 类型： RunnableConfig | list[RunnableConfig] | None 默认值： None
返回异常	是否返回异常而不是引发它们。 类型： bool 默认值： False
**kwargs	要传递给 Runnable 的其他关键字参数。 类型: Any | None 默认值: {}

返回	描述
list[Output]	来自 Runnable 的输出列表。

batch_as_completed

batch_as_completed(
    inputs: Sequence[Input],
    config: RunnableConfig | Sequence[RunnableConfig] | None = None,
    *,
    return_exceptions: bool = False,
    **kwargs: Any | None,
) -> Iterator[tuple[int, Output | Exception]]

在输入列表上并行运行 invoke。

在结果完成时生成它们。

参数	描述
inputs	Runnable 的输入列表。 类型: Sequence[Input]
配置	调用 Runnable 时使用的配置。该配置支持标准键，如用于追踪目的的 'tags'、'metadata'，用于控制并行工作量的 'max_concurrency'，以及其他键。请参阅 RunnableConfig 以获取更多详细信息。 类型： RunnableConfig | Sequence[RunnableConfig] | None 默认值： None
返回异常	是否返回异常而不是引发它们。 类型： bool 默认值： False
**kwargs	要传递给 Runnable 的其他关键字参数。 类型: Any | None 默认值: {}

YIELDS	描述
tuple[int, Output | Exception]	由输入索引和 Runnable 输出组成的元组。

abatch async

abatch(
    inputs: list[Input],
    config: RunnableConfig | list[RunnableConfig] | None = None,
    *,
    return_exceptions: bool = False,
    **kwargs: Any | None,
) -> list[Output]

默认实现使用 asyncio.gather 并行运行 ainvoke。

batch 的默认实现对于 IO 密集型的 runnable 效果很好。

如果子类能够更有效地进行批处理，则必须重写此方法；例如，如果底层的 Runnable 使用支持批处理模式的 API。

参数	描述
inputs	Runnable 的输入列表。 类型: list[Input]
配置	调用 Runnable 时使用的配置。该配置支持标准键，如用于追踪目的的 'tags'、'metadata'，用于控制并行工作量的 'max_concurrency'，以及其他键。请参阅 RunnableConfig 以获取更多详细信息。 类型： RunnableConfig | list[RunnableConfig] | None 默认值： None
返回异常	是否返回异常而不是引发它们。 类型： bool 默认值： False
**kwargs	要传递给 Runnable 的其他关键字参数。 类型: Any | None 默认值: {}

返回	描述
list[Output]	来自 Runnable 的输出列表。

abatch_as_completed async

abatch_as_completed(
    inputs: Sequence[Input],
    config: RunnableConfig | Sequence[RunnableConfig] | None = None,
    *,
    return_exceptions: bool = False,
    **kwargs: Any | None,
) -> AsyncIterator[tuple[int, Output | Exception]]

在输入列表上并行运行 ainvoke。

在结果完成时生成它们。

参数	描述
inputs	Runnable 的输入列表。 类型: Sequence[Input]
配置	调用 Runnable 时使用的配置。该配置支持标准键，如用于追踪目的的 'tags'、'metadata'，用于控制并行工作量的 'max_concurrency'，以及其他键。请参阅 RunnableConfig 以获取更多详细信息。 类型： RunnableConfig | Sequence[RunnableConfig] | None 默认值： None
返回异常	是否返回异常而不是引发它们。 类型： bool 默认值： False
**kwargs	要传递给 Runnable 的其他关键字参数。 类型: Any | None 默认值: {}

YIELDS	描述
AsyncIterator[tuple[int, Output | Exception]]	一个由输入索引和 Runnable 输出组成的元组。

stream

stream(
    input: LanguageModelInput,
    config: RunnableConfig | None = None,
    *,
    stop: list[str] | None = None,
    **kwargs: Any,
) -> Iterator[AIMessageChunk]

stream 的默认实现，它调用 invoke。

如果子类支持流式输出，则必须重写此方法。

参数	描述
输入	Runnable 的输入。 类型： Input
配置	用于 Runnable 的配置。 类型： RunnableConfig | None 默认值： None
**kwargs	要传递给 Runnable 的其他关键字参数。 类型: Any | None 默认值: {}

YIELDS	描述
输出	Runnable 的输出。

astream async

astream(
    input: LanguageModelInput,
    config: RunnableConfig | None = None,
    *,
    stop: list[str] | None = None,
    **kwargs: Any,
) -> AsyncIterator[AIMessageChunk]

astream 的默认实现，它调用 ainvoke。

如果子类支持流式输出，则必须重写此方法。

参数	描述
输入	Runnable 的输入。 类型： Input
配置	用于 Runnable 的配置。 类型： RunnableConfig | None 默认值： None
**kwargs	要传递给 Runnable 的其他关键字参数。 类型: Any | None 默认值: {}

YIELDS	描述
AsyncIterator[Output]	Runnable 的输出。

astream_log async

astream_log(
    input: Any,
    config: RunnableConfig | None = None,
    *,
    diff: bool = True,
    with_streamed_output_list: bool = True,
    include_names: Sequence[str] | None = None,
    include_types: Sequence[str] | None = None,
    include_tags: Sequence[str] | None = None,
    exclude_names: Sequence[str] | None = None,
    exclude_types: Sequence[str] | None = None,
    exclude_tags: Sequence[str] | None = None,
    **kwargs: Any,
) -> AsyncIterator[RunLogPatch] | AsyncIterator[RunLog]

流式传输 Runnable 的所有输出，如回调系统所报告。

这包括 LLM、检索器、工具等的所有内部运行。

输出以 Log 对象的形式流式传输，其中包括一个 Jsonpatch 操作列表，描述了运行状态在每一步中如何变化，以及运行的最终状态。

可以按顺序应用 Jsonpatch 操作来构造状态。

参数	描述
输入	Runnable 的输入。 类型： Any
配置	用于 Runnable 的配置。 类型： RunnableConfig | None 默认值： None
差异	是生成每一步之间的差异还是当前状态。 类型: bool 默认值: True
带流式输出列表	是否生成 streamed_output 列表。 类型: bool 默认值: True
包含名称	仅包含具有这些名称的日志。 类型: Sequence[str] | None 默认值: None
包含类型	仅包含具有这些类型的日志。 类型: Sequence[str] | None 默认值: None
包含标签	仅包含具有这些标签的日志。 类型: Sequence[str] | None 默认值: None
排除名称	排除具有这些名称的日志。 类型: Sequence[str] | None 默认值: None
排除类型	排除具有这些类型的日志。 类型: Sequence[str] | None 默认值: None
排除标签	排除具有这些标签的日志。 类型: Sequence[str] | None 默认值: None
**kwargs	要传递给 Runnable 的其他关键字参数。 类型： Any 默认值： {}

YIELDS	描述
AsyncIterator[RunLogPatch] | AsyncIterator[RunLog]	一个 RunLogPatch 或 RunLog 对象。

astream_events async

astream_events(
    input: Any,
    config: RunnableConfig | None = None,
    *,
    version: Literal["v1", "v2"] = "v2",
    include_names: Sequence[str] | None = None,
    include_types: Sequence[str] | None = None,
    include_tags: Sequence[str] | None = None,
    exclude_names: Sequence[str] | None = None,
    exclude_types: Sequence[str] | None = None,
    exclude_tags: Sequence[str] | None = None,
    **kwargs: Any,
) -> AsyncIterator[StreamEvent]

生成事件流。

用于创建一个 StreamEvent 的迭代器，提供有关 Runnable 进度的实时信息，包括来自中间结果的 StreamEvent。

一个 StreamEvent 是一个具有以下模式的字典

• event：事件名称的格式为：on_[runnable_type]_(start|stream|end)。
• name：生成事件的 Runnable 的名称。
• run_id：与发出事件的 Runnable 的给定执行相关联的随机生成的 ID。作为父 Runnable 执行的一部分被调用的子 Runnable 被分配其自己的唯一 ID。
• parent_ids：生成事件的父可运行对象的 ID。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：生成事件的 Runnable 的标签。
• metadata：生成事件的 Runnable 的元数据。
• data：与事件关联的数据。此字段的内容取决于事件的类型。有关更多详细信息，请参见下表。

下表说明了各种链可能发出的某些事件。为简洁起见，已从表中省略了元数据字段。链定义已包含在表之后。

注意

此参考表适用于模式的 v2 版本。

事件	name	chunk	输入	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]'	'你好'
on_llm_end	'[model name]'		'你好，人类！'
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, ...])

除了标准事件外，用户还可以分派自定义事件（见下例）。

自定义事件将仅在 API 的 v2 版本中出现！

自定义事件具有以下格式

属性	类型	描述
name	str	用户为事件定义的名称。
data	任意	与事件关联的数据。这可以是任何东西，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相关的声明

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"]})

例如

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	描述
输入	Runnable 的输入。 类型： Any
配置	用于 Runnable 的配置。 类型： RunnableConfig | None 默认值： None
版本	要使用的模式版本，可以是 'v2' 或 'v1'。用户应使用 'v2'。'v1' 是为了向后兼容，并将在 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' 中出现。 类型: Literal['v1', 'v2'] 默认值: 'v2'
包含名称	仅包括来自具有匹配名称的 Runnable 对象的事件。 类型: Sequence[str] | None 默认值: None
包含类型	仅包括来自具有匹配类型的 Runnable 对象的事件。 类型: Sequence[str] | None 默认值: None
包含标签	仅包括来自具有匹配标签的 Runnable 对象的事件。 类型: Sequence[str] | None 默认值: None
排除名称	排除来自具有匹配名称的 Runnable 对象的事件。 类型: Sequence[str] | None 默认值: None
排除类型	排除来自具有匹配类型的 Runnable 对象的事件。 类型: Sequence[str] | None 默认值: None
排除标签	排除来自具有匹配标签的 Runnable 对象的事件。 类型: Sequence[str] | None 默认值: None
**kwargs	要传递给 Runnable 的其他关键字参数。这些将传递给 astream_log，因为 astream_events 的此实现是建立在 astream_log 之上的。 类型： Any 默认值： {}

YIELDS	描述
AsyncIterator[StreamEvent]	StreamEvent 的异步流。

引发	描述
NotImplementedError	如果版本不是 'v1' 或 'v2'。

transform

transform(
    input: Iterator[Input], config: RunnableConfig | None = None, **kwargs: Any | None
) -> Iterator[Output]

将输入转换为输出。

transform 的默认实现，它缓冲输入并调用 astream。

如果子类可以在输入仍在生成时开始产生输出，则必须重写此方法。

参数	描述
输入	Runnable 输入的迭代器。 类型: Iterator[Input]
配置	用于 Runnable 的配置。 类型： RunnableConfig | None 默认值： None
**kwargs	要传递给 Runnable 的其他关键字参数。 类型: Any | None 默认值: {}

YIELDS	描述
输出	Runnable 的输出。

atransform async

atransform(
    input: AsyncIterator[Input],
    config: RunnableConfig | None = None,
    **kwargs: Any | None,
) -> AsyncIterator[Output]

将输入转换为输出。

atransform 的默认实现，它缓冲输入并调用 astream。

如果子类可以在输入仍在生成时开始产生输出，则必须重写此方法。

参数	描述
输入	Runnable 输入的异步迭代器。 类型： AsyncIterator[Input]
配置	用于 Runnable 的配置。 类型： RunnableConfig | None 默认值： None
**kwargs	要传递给 Runnable 的其他关键字参数。 类型: Any | None 默认值: {}

YIELDS	描述
AsyncIterator[Output]	Runnable 的输出。

bind

bind(**kwargs: Any) -> Runnable[Input, Output]

将参数绑定到 Runnable，返回一个新的 Runnable。

当链中的 Runnable 需要一个不在前一个 Runnable 的输出中或未包含在用户输入中的参数时非常有用。

参数	描述
**kwargs	要绑定到 Runnable 的参数。 类型： Any 默认值： {}

返回	描述
Runnable[Input, Output]	一个绑定了参数的新 Runnable。

示例

from langchain_ollama import ChatOllama
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

model = ChatOllama(model="llama3.1")

# Without bind
chain = model | StrOutputParser()

chain.invoke("Repeat quoted words exactly: 'One two three four five.'")
# Output is 'One two three four five.'

# With bind
chain = model.bind(stop=["three"]) | StrOutputParser()

chain.invoke("Repeat quoted words exactly: 'One two three four five.'")
# Output is 'One two'

with_config

with_config(
    config: RunnableConfig | None = None, **kwargs: Any
) -> Runnable[Input, Output]

将配置绑定到 Runnable，返回一个新的 Runnable。

参数	描述
配置	要绑定到 Runnable 的配置。 类型： RunnableConfig | None 默认值： None
**kwargs	要传递给 Runnable 的其他关键字参数。 类型： Any 默认值： {}

返回	描述
Runnable[Input, Output]	一个绑定了配置的新 Runnable。

with_listeners

with_listeners(
    *,
    on_start: Callable[[Run], None]
    | Callable[[Run, RunnableConfig], None]
    | None = None,
    on_end: Callable[[Run], None] | Callable[[Run, RunnableConfig], None] | None = None,
    on_error: Callable[[Run], None]
    | Callable[[Run, RunnableConfig], None]
    | None = None,
) -> Runnable[Input, Output]

将生命周期侦听器绑定到 Runnable，返回一个新的 Runnable。

Run 对象包含有关运行的信息，包括其 id、type、input、output、error、start_time、end_time 以及添加到运行中的任何标签或元数据。

参数	描述
开始时	在 Runnable 开始运行之前调用，并传入 Run 对象。 类型： Callable[[Run], None] | Callable[[Run, RunnableConfig], None] | None 默认值： None
结束时	在 Runnable 完成运行后调用，并传入 Run 对象。 类型： Callable[[Run], None] | Callable[[Run, RunnableConfig], None] | None 默认值： None
出错时	如果 Runnable 抛出错误，则调用此函数，并传入 Run 对象。 类型： Callable[[Run], None] | Callable[[Run, RunnableConfig], None] | None 默认值： None

返回	描述
Runnable[Input, Output]	一个绑定了监听器的新 Runnable。

示例

from langchain_core.runnables import RunnableLambda
from langchain_core.tracers.schemas import Run

import time


def test_runnable(time_to_sleep: int):
    time.sleep(time_to_sleep)


def fn_start(run_obj: Run):
    print("start_time:", run_obj.start_time)


def fn_end(run_obj: Run):
    print("end_time:", run_obj.end_time)


chain = RunnableLambda(test_runnable).with_listeners(
    on_start=fn_start, on_end=fn_end
)
chain.invoke(2)

with_alisteners

with_alisteners(
    *,
    on_start: AsyncListener | None = None,
    on_end: AsyncListener | None = None,
    on_error: AsyncListener | None = None,
) -> Runnable[Input, Output]

将异步生命周期侦听器绑定到 Runnable。

返回一个新的 Runnable。

Run 对象包含有关运行的信息，包括其 id、type、input、output、error、start_time、end_time 以及添加到运行中的任何标签或元数据。

参数	描述
开始时	在 Runnable 开始运行之前异步调用，并传入 Run 对象。 类型： AsyncListener | None 默认值： None
结束时	在 Runnable 完成运行后异步调用，并传入 Run 对象。 类型： AsyncListener | None 默认值： None
出错时	如果 Runnable 抛出错误，则异步调用此函数，并传入 Run 对象。 类型： AsyncListener | None 默认值： None

返回	描述
Runnable[Input, Output]	一个绑定了监听器的新 Runnable。

示例

from langchain_core.runnables import RunnableLambda, Runnable
from datetime import datetime, timezone
import time
import asyncio

def format_t(timestamp: float) -> str:
    return datetime.fromtimestamp(timestamp, tz=timezone.utc).isoformat()

async def test_runnable(time_to_sleep: int):
    print(f"Runnable[{time_to_sleep}s]: starts at {format_t(time.time())}")
    await asyncio.sleep(time_to_sleep)
    print(f"Runnable[{time_to_sleep}s]: ends at {format_t(time.time())}")

async def fn_start(run_obj: Runnable):
    print(f"on start callback starts at {format_t(time.time())}")
    await asyncio.sleep(3)
    print(f"on start callback ends at {format_t(time.time())}")

async def fn_end(run_obj: Runnable):
    print(f"on end callback starts at {format_t(time.time())}")
    await asyncio.sleep(2)
    print(f"on end callback ends at {format_t(time.time())}")

runnable = RunnableLambda(test_runnable).with_alisteners(
    on_start=fn_start,
    on_end=fn_end
)
async def concurrent_runs():
    await asyncio.gather(runnable.ainvoke(2), runnable.ainvoke(3))

asyncio.run(concurrent_runs())
Result:
on start callback starts at 2025-03-01T07:05:22.875378+00:00
on start callback starts at 2025-03-01T07:05:22.875495+00:00
on start callback ends at 2025-03-01T07:05:25.878862+00:00
on start callback ends at 2025-03-01T07:05:25.878947+00:00
Runnable[2s]: starts at 2025-03-01T07:05:25.879392+00:00
Runnable[3s]: starts at 2025-03-01T07:05:25.879804+00:00
Runnable[2s]: ends at 2025-03-01T07:05:27.881998+00:00
on end callback starts at 2025-03-01T07:05:27.882360+00:00
Runnable[3s]: ends at 2025-03-01T07:05:28.881737+00:00
on end callback starts at 2025-03-01T07:05:28.882428+00:00
on end callback ends at 2025-03-01T07:05:29.883893+00:00
on end callback ends at 2025-03-01T07:05:30.884831+00:00

with_types

with_types(
    *, input_type: type[Input] | None = None, output_type: type[Output] | None = None
) -> Runnable[Input, Output]

将输入和输出类型绑定到 Runnable，返回一个新的 Runnable。

参数	描述
输入类型	要绑定到 Runnable 的输入类型。 类型： type[Input] | None 默认值： None
输出类型	要绑定到 Runnable 的输出类型。 类型： type[Output] | None 默认值： None

返回	描述
Runnable[Input, Output]	一个绑定了类型的新 Runnable。

with_retry

with_retry(
    *,
    retry_if_exception_type: tuple[type[BaseException], ...] = (Exception,),
    wait_exponential_jitter: bool = True,
    exponential_jitter_params: ExponentialJitterParams | None = None,
    stop_after_attempt: int = 3,
) -> Runnable[Input, Output]

创建一个新的 Runnable，它在发生异常时重试原始的 Runnable。

参数	描述
如果异常类型则重试	一个用于重试的异常类型元组。 类型： tuple[type[BaseException], ...] 默认值： (Exception,)
指数等待抖动	是否在两次重试之间的等待时间中添加抖动。 类型: bool 默认值: True
尝试后停止	放弃前尝试的最大次数。 类型： int 默认值： 3
指数抖动参数	tenacity.wait_exponential_jitter 的参数。即：initial、max、exp_base 和 jitter（均为 float 值）。 类型： ExponentialJitterParams | None 默认值： None

返回	描述
Runnable[Input, Output]	一个新的 Runnable，它会在发生异常时重试原始的 Runnable。

示例

from langchain_core.runnables import RunnableLambda

count = 0


def _lambda(x: int) -> None:
    global count
    count = count + 1
    if x == 1:
        raise ValueError("x is 1")
    else:
        pass


runnable = RunnableLambda(_lambda)
try:
    runnable.with_retry(
        stop_after_attempt=2,
        retry_if_exception_type=(ValueError,),
    ).invoke(1)
except ValueError:
    pass

assert count == 2

map

map() -> Runnable[list[Input], list[Output]]

返回一个新的 Runnable，它将输入列表映射到输出列表。

使用每个输入调用 invoke。

返回	描述
Runnable[list[Input], list[Output]]	一个新的 Runnable，它将输入列表映射到输出列表。

示例

from langchain_core.runnables import RunnableLambda


def _lambda(x: int) -> int:
    return x + 1


runnable = RunnableLambda(_lambda)
print(runnable.map().invoke([1, 2, 3]))  # [2, 3, 4]

with_fallbacks

with_fallbacks(
    fallbacks: Sequence[Runnable[Input, Output]],
    *,
    exceptions_to_handle: tuple[type[BaseException], ...] = (Exception,),
    exception_key: str | None = None,
) -> RunnableWithFallbacks[Input, Output]

向 Runnable 添加回退机制，返回一个新的 Runnable。

新的 Runnable 将在失败时先尝试原始的 Runnable，然后按顺序尝试每个备选方案。

参数	描述
备用方案	如果原始 Runnable 失败，将尝试的一系列 runnable。 类型： Sequence[Runnable[Input, Output]]
要处理的异常	一个要处理的异常类型元组。 类型： tuple[type[BaseException], ...] 默认值： (Exception,)
异常键	如果指定了 string，则已处理的异常将作为输入的一部分，在指定的键下传递给备选方案。如果为 None，异常将不会传递给备选方案。如果使用，基础 Runnable 及其备选方案必须接受一个字典作为输入。 类型: str | None 默认值: None

返回	描述
RunnableWithFallbacks[Input, Output]	一个新的 Runnable，它会在失败时先尝试原始的 Runnable，然后按顺序尝试每个备选方案。

示例

from typing import Iterator

from langchain_core.runnables import RunnableGenerator


def _generate_immediate_error(input: Iterator) -> Iterator[str]:
    raise ValueError()
    yield ""


def _generate(input: Iterator) -> Iterator[str]:
    yield from "foo bar"


runnable = RunnableGenerator(_generate_immediate_error).with_fallbacks(
    [RunnableGenerator(_generate)]
)
print("".join(runnable.stream({})))  # foo bar

参数	描述
备用方案	如果原始 Runnable 失败，将尝试的一系列 runnable。 类型： Sequence[Runnable[Input, Output]]
要处理的异常	一个要处理的异常类型元组。 类型： tuple[type[BaseException], ...] 默认值： (Exception,)
异常键	如果指定了 string，则已处理的异常将作为输入的一部分，在指定的键下传递给备选方案。如果为 None，异常将不会传递给备选方案。如果使用，基础 Runnable 及其备选方案必须接受一个字典作为输入。 类型: str | None 默认值: None

返回	描述
RunnableWithFallbacks[Input, Output]	一个新的 Runnable，它会在失败时先尝试原始的 Runnable，然后按顺序尝试每个备选方案。

as_tool

as_tool(
    args_schema: type[BaseModel] | None = None,
    *,
    name: str | None = None,
    description: str | None = None,
    arg_types: dict[str, type] | None = None,
) -> BaseTool

从 Runnable 创建一个 BaseTool。

as_tool 将从一个 Runnable 实例化一个 BaseTool，该工具具有名称、描述和 args_schema。在可能的情况下，模式会从 runnable.get_input_schema 中推断。或者（例如，如果 Runnable 接受一个字典作为输入，并且特定的字典键没有类型），模式可以通过 args_schema 直接指定。你也可以传递 arg_types 来仅指定必需的参数及其类型。

参数	描述
参数模式	工具的模式。 类型： type[BaseModel] | None 默认值： None
name	工具的名称。 类型: str | None 默认值: None
描述	工具的描述。 类型: str | None 默认值: None
参数类型	一个从参数名称到类型的字典。 类型： dict[str, type] | None 默认值： None

返回	描述
BaseTool	一个 BaseTool 实例。

类型化字典输入

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 指定模式

from typing import Any
from pydantic 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 指定模式

from typing import Any
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")

__init__

__init__(*args: Any, **kwargs: Any) -> None

is_lc_serializable classmethod

is_lc_serializable() -> bool

这个类是否可序列化？

根据设计，即使一个类继承自 Serializable，它默认也是不可序列化的。这是为了防止意外序列化不应被序列化的对象。

返回	描述
bool	类是否可序列化。默认为 False。

get_lc_namespace classmethod

get_lc_namespace() -> list[str]

获取 LangChain 对象的命名空间。

例如，如果类是 langchain.llms.openai.OpenAI，那么命名空间是 ["langchain", "llms", "openai"]

返回	描述
list[str]	命名空间。

lc_id classmethod

lc_id() -> list[str]

为此类返回一个用于序列化目的的唯一标识符。

唯一标识符是一个描述对象路径的字符串列表。

例如，对于类 langchain.llms.openai.OpenAI，id 是 ["langchain", "llms", "openai", "OpenAI"]。

to_json

to_json() -> SerializedConstructor | SerializedNotImplemented

将 Runnable 序列化为 JSON。

返回	描述
SerializedConstructor | SerializedNotImplemented	一个 Runnable 的 JSON 可序列化表示。

to_json_not_implemented

to_json_not_implemented() -> SerializedNotImplemented

序列化一个“未实现”的对象。

返回	描述
SerializedNotImplemented	SerializedNotImplemented.

configurable_fields

configurable_fields(
    **kwargs: AnyConfigurableField,
) -> RunnableSerializable[Input, Output]

在运行时配置特定的 Runnable 字段。

参数	描述
**kwargs	一个要配置的 ConfigurableField 实例的字典。 类型： AnyConfigurableField 默认值： {}

引发	描述
ValueError	如果在 Runnable 中找不到配置键。

返回	描述
RunnableSerializable[Input, Output]	一个配置了字段的新 Runnable。

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,
)

configurable_alternatives

configurable_alternatives(
    which: ConfigurableField,
    *,
    default_key: str = "default",
    prefix_keys: bool = False,
    **kwargs: Runnable[Input, Output] | Callable[[], Runnable[Input, Output]],
) -> RunnableSerializable[Input, Output]

为可在运行时设置的 Runnable 对象配置备选项。

参数	描述
哪个	将用于选择备选项的 ConfigurableField 实例。 类型： ConfigurableField
默认键	如果未选择备选项，则使用的默认键。 类型： str 默认值： 'default'
前缀键	是否用 ConfigurableField id 作为键的前缀。 类型： bool 默认值： False
**kwargs	一个从键到 Runnable 实例或返回 Runnable 实例的可调用对象的字典。 类型： Runnable[Input, Output] | Callable[[], Runnable[Input, Output]] 默认值： {}

返回	描述
RunnableSerializable[Input, Output]	一个配置了备选项的新 Runnable。

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

model = ChatAnthropic(
    model_name="claude-sonnet-4-5-20250929"
).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
)

set_verbose

set_verbose(verbose: bool | None) -> bool

如果 verbose 是 None，则设置它。

这允许用户传入 None 作为 verbose 来访问全局设置。

参数	描述
verbose	要使用的详细程度设置。 类型： bool | None

返回	描述
bool	要使用的详细程度设置。

generate_prompt

generate_prompt(
    prompts: list[PromptValue],
    stop: list[str] | None = None,
    callbacks: Callbacks = None,
    **kwargs: Any,
) -> LLMResult

将一系列提示传递给模型并返回模型生成的内容。

对于提供批量 API 的模型，此方法应利用批量调用。

当你想要

1. 利用批量调用，
2. 需要从模型获得比最高生成值更多的输出，
3. 正在构建与底层语言模型类型无关的链（例如，纯文本补全模型与聊天模型）。

参数	描述
prompts	PromptValue 对象列表。PromptValue 是一个可以转换为匹配任何语言模型格式的对象（对于纯文本生成模型是字符串，对于聊天模型是 BaseMessage 对象）。 类型： list[PromptValue]
停止	生成时使用的停止词。模型输出在首次出现这些子字符串中的任何一个时被截断。 类型: list[str] | None 默认值: None
回调	要传递的 Callbacks。用于在生成过程中执行额外的功能，如日志记录或流式处理。 类型： Callbacks 默认值： None
**kwargs	任意附加的关键字参数。这些通常会传递给模型提供商的 API 调用。 类型： Any 默认值： {}

返回	描述
LLMResult	一个 LLMResult，其中包含每个输入提示的候选 Generation 对象列表以及额外的模型提供商特定的输出。

agenerate_prompt async

agenerate_prompt(
    prompts: list[PromptValue],
    stop: list[str] | None = None,
    callbacks: Callbacks = None,
    **kwargs: Any,
) -> LLMResult

异步地将一系列提示传递并返回模型生成的内容。

对于提供批量 API 的模型，此方法应利用批量调用。

当你想要

1. 利用批量调用，
2. 需要从模型获得比最高生成值更多的输出，
3. 正在构建与底层语言模型类型无关的链（例如，纯文本补全模型与聊天模型）。

参数	描述
prompts	PromptValue 对象列表。PromptValue 是一个可以转换为匹配任何语言模型格式的对象（对于纯文本生成模型是字符串，对于聊天模型是 BaseMessage 对象）。 类型： list[PromptValue]
停止	生成时使用的停止词。模型输出在首次出现这些子字符串中的任何一个时被截断。 类型: list[str] | None 默认值: None
回调	要传递的 Callbacks。用于在生成过程中执行额外的功能，如日志记录或流式处理。 类型： Callbacks 默认值： None
**kwargs	任意附加的关键字参数。这些通常会传递给模型提供商的 API 调用。 类型： Any 默认值： {}

返回	描述
LLMResult	一个 LLMResult，其中包含每个输入提示的候选 Generation 对象列表以及额外的模型提供商特定的输出。

get_num_tokens

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	描述
text	要进行分词的字符串输入。 类型： str

返回	描述
int	文本中的词元整数数量。

generate

generate(
    messages: list[list[BaseMessage]],
    stop: list[str] | None = None,
    callbacks: Callbacks = None,
    *,
    tags: list[str] | None = None,
    metadata: dict[str, Any] | None = None,
    run_name: str | None = None,
    run_id: UUID | None = None,
    **kwargs: Any,
) -> LLMResult

将一系列提示传递给模型并返回模型生成的内容。

对于提供批量 API 的模型，此方法应利用批量调用。

当你想要

1. 利用批量调用，
2. 需要从模型获得比最高生成值更多的输出，
3. 正在构建与底层语言模型类型无关的链（例如，纯文本补全模型与聊天模型）。

参数	描述
messages	消息列表的列表。 类型： list[list[BaseMessage]]
停止	生成时使用的停止词。模型输出在首次出现这些子字符串中的任何一个时被截断。 类型: list[str] | None 默认值: None
回调	要传递的 Callbacks。用于在生成过程中执行额外的功能，如日志记录或流式处理。 类型： Callbacks 默认值： None
tags	要应用的标签。 类型: list[str] | None 默认值: None
metadata	要应用的元数据。 类型： dict[str, Any] | None 默认值： None
运行名称	运行的名称。 类型: str | None 默认值: None
run_id	运行的 ID。 类型: UUID | None 默认值: None
**kwargs	任意附加的关键字参数。这些通常会传递给模型提供商的 API 调用。 类型： Any 默认值： {}

返回	描述
LLMResult	一个 LLMResult，其中包含每个输入提示的候选 Generations 列表以及额外的模型提供商特定的输出。

agenerate async

agenerate(
    messages: list[list[BaseMessage]],
    stop: list[str] | None = None,
    callbacks: Callbacks = None,
    *,
    tags: list[str] | None = None,
    metadata: dict[str, Any] | None = None,
    run_name: str | None = None,
    run_id: UUID | None = None,
    **kwargs: Any,
) -> LLMResult

异步地将一系列提示传递给模型并返回生成的内容。

对于提供批量 API 的模型，此方法应利用批量调用。

当你想要

1. 利用批量调用，
2. 需要从模型获得比最高生成值更多的输出，
3. 正在构建与底层语言模型类型无关的链（例如，纯文本补全模型与聊天模型）。

参数	描述
messages	消息列表的列表。 类型： list[list[BaseMessage]]
停止	生成时使用的停止词。模型输出在首次出现这些子字符串中的任何一个时被截断。 类型: list[str] | None 默认值: None
回调	要传递的 Callbacks。用于在生成过程中执行额外的功能，如日志记录或流式处理。 类型： Callbacks 默认值： None
tags	要应用的标签。 类型: list[str] | None 默认值: None
metadata	要应用的元数据。 类型： dict[str, Any] | None 默认值： None
运行名称	运行的名称。 类型: str | None 默认值: None
run_id	运行的 ID。 类型: UUID | None 默认值: None
**kwargs	任意附加的关键字参数。这些通常会传递给模型提供商的 API 调用。 类型： Any 默认值： {}

返回	描述
LLMResult	一个 LLMResult，其中包含每个输入提示的候选 Generations 列表以及额外的模型提供商特定的输出。

dict

dict(**kwargs: Any) -> dict

返回 LLM 的字典。