无服务器计算为某些类型的 LangChain 应用程序提供了一种有吸引力的部署方式,主要得益于其自动扩缩容、按使用量计费以及降低运维负担。AWS Lambda、Google Cloud Functions 和 Azure Functions 等平台允许您根据事件(例如通过 API Gateway 的 HTTP 请求)运行代码,无需管理底层服务器。这与许多 LLM 交互的事件驱动特性非常契合。
然而,部署复杂的 LangChain 应用程序,尤其是涉及有状态代理或长时间运行进程的应用程序,需要仔细考量无服务器架构及其固有局限性。
LangChain 常见的无服务器模式
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无状态 API 端点:
- **模式:**API Gateway -> 无服务器函数 -> LangChain 链 -> LLM
- **描述:**这是最直接的模式。一个 HTTP 请求触发一个无服务器函数(例如 AWS Lambda)。该函数实例化一个 LangChain 链(通常使用 LCEL 定义),处理请求输入,调用 LLM,解析输出,并返回响应。每次调用都是独立且无状态的。
- **使用场景:**简单的问答机器人、文本生成任务、以及不需要对话历史或对话历史完全由客户端管理的数据提取端点。
- **考量:**冷启动可能对一段时间不活动后的第一个请求带来延迟。包大小限制可能需要审慎的依赖管理或使用层/容器镜像。
# 示例 (AWS Lambda 处理函数)
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
import json
# 假设 API 密钥通过环境变量设置
# 初始化组件(可在处理函数外部完成,以便在暖启动时重用)
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("Tell me a short joke about {topic}")
parser = StrOutputParser()
chain = prompt | llm | parser
def lambda_handler(event, context):
try:
# 从 API Gateway 事件体中提取主题
body = json.loads(event.get('body', '{}'))
topic = body.get('topic', 'computers')
# 调用链
result = chain.invoke({"topic": topic})
return {
'statusCode': 200,
'body': json.dumps({'joke': result})
}
except Exception as e:
# 基本错误处理
return {
'statusCode': 500,
'body': json.dumps({'error': str(e)})
}
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带外部向量 (vector)存储的 RAG API:
- **模式:**API Gateway -> 无服务器函数 -> 查询向量存储 -> 构建提示词 (prompt) -> LLM
- **描述:**对于检索增强生成 (RAG),函数首先接收查询,然后连接到外部托管向量存储(如 Pinecone、Weaviate Cloud,或无服务器函数外部的自管理存储)以检索相关文档。这些文档用于增强发送给 LLM 的提示词。
- **使用场景:**文档问答系统、访问知识库的客户支持机器人。
- **考量:**增加了到向量存储的网络延迟。有效管理数据库连接(例如在暖调用之间重用连接)很重要。影响函数和潜在初始连接设置的冷启动会增加总响应时间。到向量存储的认证必须安全地处理,通常通过环境变量或密钥管理服务。
典型的无服务器 RAG 架构包含一个 API 网关触发一个函数,该函数与外部向量存储和 LLM 服务进行交互。
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长任务的异步处理:
- **模式:**API Gateway -> 初始函数(启动任务)-> 队列/调度器 -> 工作函数 -> 通知/存储
- **描述:**无服务器函数有执行时间限制(例如 AWS Lambda 为 15 分钟)。对于可能超出这些限制的复杂代理交互或长时间的链执行,异步模式是必需的。初始函数接收请求,验证请求,并将消息放入队列(如 AWS SQS)或启动状态机执行(如 AWS Step Functions)。一个单独的工作函数(或状态机中的多个步骤)接取任务,执行 LangChain 处理(可能涉及多次 LLM 调用或工具使用),并存储结果(例如在数据库或 S3 存储桶中)。用户可能通过 WebSocket、电子邮件或轮询在任务完成后收到通知。
- **使用场景:**复杂的报告生成、多步骤代理任务、使用 LangChain 批量处理文档。
- **考量:**增加架构复杂程度。需要跟踪作业状态和交付结果的机制。步骤之间的状态管理需要仔细设计(例如通过调度器负载传递中间结果或使用外部存储)。
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使用外部存储的有状态对话:
- **模式:**API Gateway -> 无服务器函数(加载/保存状态)-> 带历史记录的 LangChain 链/代理 -> 外部状态存储(例如 DynamoDB, Redis)
- **描述:**由于无服务器函数通常在调用之间是无状态的,管理对话历史需要外部持久化层。在执行 LangChain 逻辑之前,函数从数据库(如 DynamoDB 或 Redis)加载相关对话状态(例如使用请求中的会话 ID)。在 LLM 交互后,更新后的对话历史(通过 LangChain 的消息历史集成或
RunnableWithMessageHistory 包装器进行管理)会保存回去。
- **使用场景:**需要多轮记忆的聊天机器人、以及需要在一个会话中回忆过去交互的代理。
- **考量:**每轮对话都会增加状态存储的读/写延迟。需要仔细设计状态模式和会话管理。需要考虑与状态存储相关的成本。在高并发场景中如果处理不当,可能出现竞态条件。
遇到的问题和应对策略
- **冷启动:**函数在空闲一段时间后被调用时产生的延迟。
- **应对:**使用预置并发(付费保持实例预热),优化函数包大小和初始化代码,使用启动更快的语言/运行时(尽管 Python 的冷启动通常可接受),构建应用程序以容许偶尔的延迟峰值。
- **执行时间限制:**单个函数调用可运行的最长时间。
- **应对:**为异步处理模式(队列、状态机)设计,将复杂的任务分解为更小的函数调用,优化 LLM 调用和工具交互以提高速度。
- **包大小限制:**部署包(代码 + 依赖项)大小的限制。LangChain、机器学习 (machine learning)库(如 sentence-transformers)及其依赖项可能很大。
- **应对:**使用 AWS Lambda 层或 Google Cloud Functions 层等平台功能来分离依赖项,审慎裁剪未使用的库,使用通常允许更大尺寸的容器镜像支持,如果可行,动态加载特定组件。
- **状态管理:**函数本身是无状态的。
- **应对:**在请求/响应中显式传递状态(仅适用于非常简单的情形),使用外部数据库(DynamoDB, Firestore, Redis),使用托管内存服务,或集成向量 (vector)存储以实现持久的 RAG 上下文 (context)。
- **VPC 网络:**从无服务器函数访问虚拟私有云(VPC)内的资源(如数据库或私有 API)有时会增加网络配置的复杂程度,并可能因网络接口配置而增加冷启动时间。
- **应对:**理解特定于平台的 VPC 网络配置,在合适且安全的情况下使用带公共端点的托管服务,如果需要,使用 VPC 端点。