langchain学习总结-Runnable组件 bind 函数

心在飞扬2026-01-13 12:27

Runnable组件 bind 函数

是什么

bind() 是 LangChain 中 Runnable 组件的方法，用于动态添加默认调用参数，在创建 Runnable 实例时预设部分参数值。

有什么用

简化调用：提前绑定固定参数，调用时只需传入变化参数
参数复用：避免每次 invoke 都重复传相同参数
多参场景：解决 RunnableLambda 只能接收单参的问题，通过 bind 预设部分参数
动态覆盖：在链式调用中动态修改 LLM 参数（如 model、temperature 等）

代码示例

示例1：RunnableLambda 预设默认参数

python 复制代码

from langchain_core.runnables import RunnableLambda

def get_weather(location: str, unit: str, name: str) -> str:
    return f"{name}你好，查询到{location}的天气是25度{unit}"

# 绑定 unit 和 name，调用时只需传 location
get_weather_runnable = RunnableLambda(get_weather).bind(unit="摄氏度", name="muxiaoke")

res = get_weather_runnable.invoke("广州")
# 输出: muxiaoke你好，查询到广州的天气是25度摄氏度

示例2：LLM 链式调用中动态覆盖模型参数

python 复制代码

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("human", "{query}")])
llm = ChatOpenAI(model="moonshot-v1-8k")

# 使用 bind 动态覆盖 model 参数，从 8k 切换到 32k
chain = prompt | llm.bind(model="moonshot-v1-32k") | StrOutputParser()

content = chain.invoke({"query": "你好，你是什么模型，版本号是多少"})
# 实际使用的是 moonshot-v1-32k 模型