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基础不使用批次
batch
批次调用
关于 langchian 额一些应用，可以查看案例：
GitHub - 5zjk5/prompt-engineering: prompt 工程项目案例
基础不使用批次
from dotenv import load_dotenv
import time
import os
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChainload_dotenv('key.env')from langchain_community.llms import Tongyi
def tongyi_qwen_plus(temperature=1):# 通义 qwen_plusmodel = Tongyi(temperature=temperature, model_name='qwen-plus', dashscope_api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'))return model
llm = tongyi_qwen_plus()prompt = ['说出"你好"，不需要输出其他字','说出“中国在哪里？”，不需要输出其他字','说出“你能做什么？”，不需要输出其他字','说出“讲一个小白兔故事”，不需要输出其他字',
'说出"你好"，不需要输出其他字','说出“中国在哪里？”，不需要输出其他字','说出“你能做什么？”，不需要输出其他字','说出“讲一个小白兔故事”，不需要输出其他字',
'说出"你好"，不需要输出其他字','说出“中国在哪里？”，不需要输出其他字','说出“你能做什么？”，不需要输出其他字','说出“讲一个小白兔故事”，不需要输出其他字',
'说出"你好"，不需要输出其他字','说出“中国在哪里？”，不需要输出其他字','说出“你能做什么？”，不需要输出其他字','说出“讲一个小白兔故事”，不需要输出其他字',
'说出"你好"，不需要输出其他字','说出“中国在哪里？”，不需要输出其他字','说出“你能做什么？”，不需要输出其他字','说出“讲一个小白兔故事”，不需要输出其他字',
]
start = time.time()def base_llm_chain(model, prompt, **kwargs):"""https://python.langchain.com/docs/modules/model_io/prompts/composition/#string-prompt-composition基础链，带有变量的 prompt ，model 两个组成链:param model: llm:param prompt: prompt 其中的变量是用 {} 括起来的:param kwargs: prompt 中的变量:return:"""prompt = PromptTemplate.from_template(prompt)chain = LLMChain(llm=model, prompt=prompt)res = chain.run(kwargs)return res
res = []
for p in prompt:_ = base_llm_chain(llm, p)res.append(_)
end = time.time()
t = end - start
print(t)
batch
Quickstart | 🦜️🔗 LangChain
from dotenv import load_dotenv
import time
import os
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChainload_dotenv('key.env')from langchain_community.llms import Tongyi
def tongyi_qwen_plus(temperature=1):# 通义 qwen_plusmodel = Tongyi(temperature=temperature, model_name='qwen-plus', dashscope_api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'))return model
llm = tongyi_qwen_plus()prompt = ['说出"你好"，不需要输出其他字','说出“中国在哪里？”，不需要输出其他字','说出“你能做什么？”，不需要输出其他字','说出“讲一个小白兔故事”，不需要输出其他字',
'说出"你好"，不需要输出其他字','说出“中国在哪里？”，不需要输出其他字','说出“你能做什么？”，不需要输出其他字','说出“讲一个小白兔故事”，不需要输出其他字',
'说出"你好"，不需要输出其他字','说出“中国在哪里？”，不需要输出其他字','说出“你能做什么？”，不需要输出其他字','说出“讲一个小白兔故事”，不需要输出其他字',
'说出"你好"，不需要输出其他字','说出“中国在哪里？”，不需要输出其他字','说出“你能做什么？”，不需要输出其他字','说出“讲一个小白兔故事”，不需要输出其他字',
'说出"你好"，不需要输出其他字','说出“中国在哪里？”，不需要输出其他字','说出“你能做什么？”，不需要输出其他字','说出“讲一个小白兔故事”，不需要输出其他字',
]
start = time.time()
def batch_base_llm_chain_no_var(model, prompt):"""基础链，批次调用不带变量的，传入的 prompt 是一个列表这种方式经过测试，没有用，测试了通义，智谱，这应该是专门为 openai 设计的接口需要真正批次调用使用 batch_base_llm_chain 方法，经测试有用"""res = model.batch(prompt)return res
# res = Chain.batch_base_llm_chain(llm, '{prompt_string}', max_concurrency=16, prompt_string=prompt)
res = batch_base_llm_chain_no_var(llm, prompt)
end = time.time()
t = end - start
print(t)
跑几次都是 22s 左右，跟一条一条调用没有区别，测试了通义，智谱都一样，这应该是专门为 openai 设计的接口。
批次调用
下面这个方法才有用
from dotenv import load_dotenv
import time
import os
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChainload_dotenv('key.env')from langchain_community.llms import Tongyi
def tongyi_qwen_plus(temperature=1):# 通义 qwen_plusmodel = Tongyi(temperature=temperature, model_name='qwen-plus', dashscope_api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'))return model
llm = tongyi_qwen_plus()prompt = ['说出"你好"，不需要输出其他字','说出“中国在哪里？”，不需要输出其他字','说出“你能做什么？”，不需要输出其他字','说出“讲一个小白兔故事”，不需要输出其他字',
'说出"你好"，不需要输出其他字','说出“中国在哪里？”，不需要输出其他字','说出“你能做什么？”，不需要输出其他字','说出“讲一个小白兔故事”，不需要输出其他字',
'说出"你好"，不需要输出其他字','说出“中国在哪里？”，不需要输出其他字','说出“你能做什么？”，不需要输出其他字','说出“讲一个小白兔故事”，不需要输出其他字',
'说出"你好"，不需要输出其他字','说出“中国在哪里？”，不需要输出其他字','说出“你能做什么？”，不需要输出其他字','说出“讲一个小白兔故事”，不需要输出其他字',
'说出"你好"，不需要输出其他字','说出“中国在哪里？”，不需要输出其他字','说出“你能做什么？”，不需要输出其他字','说出“讲一个小白兔故事”，不需要输出其他字',
]
start = time.time()def batch_base_llm_chain(model, prompt, max_concurrency=5, **kwargs):"""https://python.langchain.com/docs/modules/model_io/prompts/composition/#string-prompt-composition基础链，带有变量的 prompt ，与不带变量的都可以用，model 两个组成链，批次调用:param model: llm:param prompt: prompt 其中的变量是用 {} 括起来的:param kwargs: prompt 中的变量:param max_concurrency: 并发请求数e.g: 带变量的调用prompt = 'tell me a joke about {other} and {topic2}'other = ['bear', 'dog']topic2 = ['cat', 'monkey']Chain.batch_base_llm_chain(llm, prompt, other=other, topic2=topic2)传进来后的 kwargs: kwargs = {'topic1': ['bear', 'dog'], 'topic2': ['cat', 'monkey']}处理后 batch_list: batch_list = [{"topic1": "bears", "topic2": "cat"}, {"topic1": "dog", "topic2": "monkey"}]e.g: 不带变量的调用prompt = '{prompt_string}'prompt_lst = ['xxx', 'xxx'...]Chain.batch_base_llm_chain(llm, '{prompt_string}', max_concurrency=16, prompt_string=prompt_lst):return:"""prompt = PromptTemplate.from_template(prompt)chain = LLMChain(llm=model, prompt=prompt)# 确保所有列表长度相同，构造批次列表keys = list(kwargs.keys())first_list_length = len(kwargs[keys[0]])if all(len(kwargs[key]) == first_list_length for key in keys):# 使用zip函数将所有值配对paired_values = zip(*[kwargs[key] for key in keys])# 遍历配对后的值，构造新的字典列表batch_list = [dict(zip(keys, values)) for values in paired_values]else:print("批次对应列表长度不一致，无法转换。")return Noneres = chain.batch(batch_list, config={"max_concurrency": max_concurrency})return res
res = batch_base_llm_chain(llm, '{prompt_string}', max_concurrency=16, prompt_string=prompt)
end = time.time()
t = end - start
print(t)
快了 2-3 倍
