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1. 概述 (Overview)

LangChain 0.1+ 架构重构的核心在于引入了Runnable 协议。该协议通过定义统一的输入输出接口（IO Interface），消除了 Prompt、LLM、OutputParser 以及自定义函数之间的异构性，使得它们能够像 Unix 管道一样进行无缝组合。

本文将深入剖析 LangChain 编排层的三大核心原语：Runnable（基石）、RunnableLambda（函数封装）与RunnableParallel（并发编排）。

2. Runnable 协议：万物互联的基石

Runnable是 LangChain 中所有核心组件的父类。无论是ChatModel、PromptTemplate还是Chain，本质上都是一个Runnable实例。

核心契约

所有的 Runnable 组件都必须实现以下核心方法：

• invoke(input): 同步单一调用。
• ainvoke(input): 异步单一调用。
• stream(input): 同步流式输出。
• astream(input): 异步流式输出。
• batch(inputs): 批量处理。

继承关系图谱

代码示例 1：组件的多态性

以下代码展示了 Prompt 和 LLM 如何作为独立的 Runnable 被调用，以及如何组合。

fromlangchain_core.runnablesimportRunnableSequencefromlangchain_core.promptsimportPromptTemplatefromsrc.llm.gemini_chat_modelimportget_gemini_llm llm=get_gemini_llm()prompt=PromptTemplate.from_template("Hello, {name}!")# 1. 单独调用 Prompt (Runnable)# 输入: Dict, 输出: StringPromptValueprompt_val=prompt.invoke({"name":"Alice"})print(f"Prompt Output Type:{type(prompt_val)}")# 2. 单独调用 LLM (Runnable)# 输入: String/Message, 输出: AIMessagemsg=llm.invoke("Hi")print(f"LLM Output Type:{type(msg)}")# 3. 组合调用 (RunnableSequence)# 管道符 `|` 本质上是构建了一个 RunnableSequence 对象chain=prompt|llm result=chain.invoke({"name":"Bob"})

3. RunnableLambda：自定义逻辑的标准化封装

在实际工程中，仅仅依靠预置组件是不够的。我们需要在链路中插入自定义的 Python 代码（如数据清洗、API 请求、格式转换）。RunnableLambda提供了将任意 Python Callable 转换为 Runnable 的能力。

代码示例 2：基础函数封装

fromlangchain_core.runnablesimportRunnableLambdadeflength_function(text:str)->int:returnlen(text)defmultiple_function(x:int)->int:returnx*2# 将普通函数包装为 Runnablerunnable1=RunnableLambda(length_function)runnable2=RunnableLambda(multiple_function)# 串联执行chain=runnable1|runnable2# Input: "Hello" -> length(5) -> multiple(10) -> Output: 10print(chain.invoke("Hello"))

代码示例 3：处理复杂数据流

RunnableLambda常与RunnablePassthrough配合，用于在不阻断主数据流的情况下注入额外数据。

fromlangchain_core.runnablesimportRunnablePassthroughdefextra_metadata(info:dict)->str:returnf"Processed{info['data']}at server-1"# 场景：保留原始输入，并增加一个 'meta' 字段# assign 内部通过 RunnableLambda 执行函数，并将结果 merge 回输入字典chain=RunnablePassthrough.assign(meta=RunnableLambda(extra_metadata))input_data={"data":"user_click"}# Output: {'data': 'user_click', 'meta': 'Processed user_click at server-1'}print(chain.invoke(input_data))

4. RunnableParallel：并行执行与扇出 (Fan-out)

RunnableParallel（在 JSON 序列化中常表现为RunnableMap）用于构建有向无环图 (DAG) 中的并行分支。它接收一个输入，将其广播 (Broadcast)给所有子 Runnable，并行执行后，将结果聚合为一个字典。

核心机制

• Input: 单一对象（Dict, Str 等）。
• Execution: 并发执行（Async 模式下使用asyncio.gather）。
• Output: Key-Value 字典，Key 为定义的参数名，Value 为对应 Runnable 的输出。

代码示例 4：基础并行计算

fromlangchain_core.runnablesimportRunnableParallel# 定义两个简单的处理逻辑chain=RunnableParallel(# 分支 1: 原样传递original=RunnablePassthrough(),# 分支 2: 转换为大写upper=RunnableLambda(lambdax:x.upper()),# 分支 3: 计算长度length=RunnableLambda(lambdax:len(x)))# Input: "langchain"# 所有分支并行运行result=chain.invoke("langchain")# Output: {'original': 'langchain', 'upper': 'LANGCHAIN', 'length': 9}print(result)

代码示例 5：RAG 场景中的检索与生成

这是RunnableParallel最典型的应用场景：同时准备 Prompt 所需的多个上下文（Context）。

# 假设 retrieval_chain 是一个搜索文档的 Runnable# 假设 memory_chain 是一个加载历史记录的 Runnable# 构建上下文层context_layer=RunnableParallel(context=retrieval_chain,# 这里的输入是用户 questionhistory=memory_chain# 这里的输入也是用户 question)# 构建完整 RAG 链路# 数据流: question -> {context, history} -> prompt -> llmrag_chain=(context_layer|PromptTemplate.from_template("Context: {context}, History: {history}, Q: {question}")|llm)

4.1 语法糖与自动转换 (Coercion)

LangChain 提供了强大的Coercion（强制转换）机制。在RunnableParallel或 Chain 中，您不需要显式地使用RunnableLambda包装每一个函数。直接传入 Python 函数或 Lambda 表达式，框架会自动处理。

上面的“代码示例 4”可以简化为：

# 极简写法chain=RunnableParallel(original=RunnablePassthrough(),upper=lambdax:x.upper(),# 自动转换为 RunnableLambdalength=len# 直接使用内置函数)

这种写法不仅代码更少，而且可读性更高。

4.2 深度解析：RunnableParallel vs 手动函数

您可能会问：“为什么不直接写一个函数返回字典，而要用RunnableParallel？”

# 手动函数方式 (不推荐用于复杂场景)defmanual_func(x):return{"upper":x.upper(),"length":len(x)}

虽然功能相似，但RunnableParallel具有关键的工程优势：

1. 自动并发 (Automatic Concurrency)：
   在异步调用 (ainvoke) 时，RunnableParallel会自动利用asyncio.gather并发执行所有分支。如果您使用手动函数，除非您显式编写复杂的 async 代码，否则代码通常是串行执行的。这对于包含 IO 操作（如 API 调用、数据库查询）的分支至关重要。

2. 可视化与追踪 (Observability)：
   在 LangSmith 等监控工具中，RunnableParallel会被渲染为并行的 DAG 节点，您可以清晰地看到每个分支的输入、输出和耗时。而手动函数只是一个黑盒，无法监控内部细节。

4.3 深度解析：类型、返回值与并发机制

在使用RunnableParallel时，有两个常见的概念误区需要澄清：

(1) 构建时 vs 运行时

• 代码本身 (RunnableParallel(...)) 返回的是：一个 Runnable 对象 (Chain)。
  它是一个待执行的逻辑单元，此时并未运行。
• 调用后 (.invoke(...)) 返回的是：一个 Dict (字典)。
  这是执行后的结果聚合。

(2) 并发机制：多线程 vs 异步 IO

LangChain 的设计确保了无论是在同步还是异步环境下，RunnableParallel都能利用并发优势：

• 调用.ainvoke()(异步)：
  • 核心机制：基于asyncio的异步 IO。
  • 性能：单线程事件循环，无线程切换开销，适合高并发 IO 场景。
• 调用.invoke()(同步)：
  • 核心机制：基于ThreadPoolExecutor的多线程。
  • 性能：利用多线程处理 IO 密集型任务（如 API 调用），即使在同步代码中也能实现并行加速。

5. 综合实战案例：智能旅行规划助手

为了更直观地理解RunnableParallel和RunnablePassthrough如何协同工作，我们以src/examples/chains/demo_chain_complex.py中的代码为例。

这个场景需要同时完成两个独立的任务（查询历史、查询景点），并将结果与原始输入一起传递给最终的生成步骤。

5.1 数据流设计

5.2 核心代码实现

# 1. 定义子链路# 它们接收 city 字符串，返回处理后的字符串history_chain=prompt_a|llm|StrOutputParser()attractions_chain=prompt_b|llm|StrOutputParser()# 2. 构建并行层 (RunnableParallel)map_chain=RunnableParallel(history=history_chain,# 任务 Aattractions=attractions_chain,# 任务 Bcity=RunnablePassthrough()# 关键点：透传原始输入)# 3. 最终整合# final_prompt 需要三个变量：{history}, {attractions}, {city}# 这里的 map_chain 输出的字典正好满足这个需求full_chain=map_chain|final_prompt|llm|StrOutputParser()

5.3 关键技术点解析

1. RunnablePassthrough()的作用：
   如果没有这一行，RunnableParallel只会输出history和attractions。但是最终的 Prompt (final_prompt) 还需要知道城市名字 ({city}) 来生成标题。
   RunnablePassthrough()就像一条“直通管道”，它把最开始输入的"Kyoto"原封不动地传递到了输出字典的city键中，解决了上下文丢失的问题。

2. 字典聚合：
   map_chain执行完毕后，会自动将所有分支的结果聚合为一个字典。这正是RunnableParallel的核心职责——将并行的多路流合并为结构化的数据上下文。

6. 总结

LangChain 的架构设计体现了典型的组合式编程 (Composable Programming)思想。

• Runnable：定义了统一的 IO 标准，打破了组件间的壁垒。
• RunnableLambda：提供了扩展性，允许开发者将自定义逻辑“标准化”。
• RunnableParallel：提供了并发能力，使得复杂的数据流拓扑成为可能。

通过这三个原语的排列组合，开发者可以构建出任意复杂的 LLM 应用逻辑，同时享受到框架提供的类型检查、流式传输和可观测性支持。