Интеграция собственных языковых моделей через LangChain
Создание корпоративных систем генерации ответов часто требует интеграции самостоятельно размещённых языковых моделей или внутренних проприетарных конечных точек вместо использования сторонних провайдеров API. Платформа LangChain предоставляет расширяемый слой абстракций, который позволяет интегрировать любой пользовательский HTTP API в свою экосистему цепочек.
Создание класса модели языка
Для того чтобы подключить вашу собственную модель языка к LangChain, необходимо создать класс на языке Python, наследующий базовый интерфейс языковой модели, описанный в документации LangChain Core API Reference. Этот класс должен содержать метод call, принимающий строку запроса (prompt), отправляющий её вашему внутреннему API и возвращающий результат обработки в виде текста.
Кроме того, нужно определить свойство llm_type, которое возвращает идентификатор типа модели, используемый внутри системы для логирования, трассировки и сериализации данных.
Внутри метода call вы управляете логикой отправки запросов через стандартные библиотеки работы с сетью, такие как requests или httpx. Запрос обычно форматируется согласно спецификации вашего API, включая гиперпараметры вроде температуры, топ-p и максимального количества токенов. Из полученного JSON-ответа извлекается строковое значение результата и возвращается обратно вызывающему коду.
Добавление надёжного механизма обработки исключений, экспоненциальной повторной попытки при сбоях и явные тайм-ауты гарантируют устойчивость вашей реализации даже при временных проблемах с доступностью API.
После создания класса собственной модели его можно использовать напрямую, передав экземпляр класса в качестве параметра llm при создании экземпляра цепи RetrievalQA.