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LangChainJS之Runnable 三

2026-07-10 0

原文链接:LangChainJs学习之旅

LangChainJS之Runnable(三)

前面的几篇文章已经说到了使用LangChain如何调用大模型,如何使用提示词,后续我们即将聊到Chain链,Chain链是LangChain的核心,它可以让开发者便捷的构建标准化工作流,数据流转可以在不同的组件间进行,不用显示的把组件传入,方便又快捷。

但在聊Chain链之前,我们必须要先聊下Runnable抽象类,因为它是Chain链的基石,没有它,我们很多事情都没法干 ,下面我们来看看Runnable

Runnable是什么?

Runnable是一个抽象类,它定义了一套标准接口,让提示词模板、大模型、输出解析器等不同组件都能以统一的方式被调用和组合。它没办法直接使用,我们通常是使用它的实现类。

const transformInput = RunnableLambda.from((input: { text: string }) => ({text: input.text,wordCount: input.text.split(/s+/).length,characterCount: input.text.length,}));// 这里是Chain链调用,下一章会聊到const chain = transformInput.pipe(promptTemplate).pipe(model).pipe(new StringOutputParser());const text = `LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它提供了一套丰富的工具和组件,使得构建复杂的 LLM 应用变得更加容易。无论是简单的聊天机器人还是复杂的智能袋里,LangChain 都能帮你实现。`.trim();const result = await chain.invoke({ text });

上面我们使用到的RunnableLambda,就是Runnable的实现类。我们一起看看它干了什么,RunnableLambda.from接收一个普通匿名函数作为参数,然后返回一个全新的支持Runnable规范的函数transformInputtransformInput就可直接使用Chain链调用。(Chain链后面会说到)

如果是普通函数,肯定是不支持Chain链调用。这里之所以可以使用Chain链,就是因为RunnableLambda.from的转换,它将普通函数转换为支持Runnable接口的对象。

通用插头

一个 Runnable 对象拥有多种执行方式,使其能够灵活应对不同的应用场景。

// 使用invoke 返回完整的输出const result = await runnable.invoke({ topic: "人工智能的未来" });console.log(result);// 使用batch 批量处理多个输入const runnableInput = RunnableLambda.from(text: string): string => text.toUpperCase());const inputs = ["hello", "world", "langchain"];const results = await runnableInput.batch(inputs);// 使用stream 逐字输出结果 const result = await runnable.stream({ question: "LangChain是什么" });for await (const chunk of result) {process.stdout.write(chunk); // 会像打字一样,逐字输出}

Runnable组件

除了模型、提示词这些基础组件,本身就是支持Runnable 类规范外,LangChain 还提供了许多内置的 Runnable 类,来处理更复杂的逻辑。

总结

以上便是 关于Runnable的说明。如今日常开发中,AI 编程工具已成为得力助手。但理解这些底层原理依然有意义:当你看到 AI 生成的代码时,你能看懂它“在做什么”,更能理解它“为什么这样写”。

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