是的，LangChain 可以与自定义训练的模型一起使用。 LangChain 旨在具有灵活性，允许开发人员集成来自各种来源的模型，包括他们自己训练的模型。 该框架提供接口和抽象，简化了将外部模型连接到其组件（例如链、代理和记忆系统）的过程。 无论您的自定义模型是本地托管、通过 API 部署还是以特定格式存储，LangChain 的架构都支持通过标准化方法进行集成。
要使用自定义模型，您通常会创建一个包装类，该类继承自 LangChain 的基本 LLM 或 BaseLanguageModel 类。 此包装器定义了 LangChain 如何与模型的输入和输出进行交互。 例如，如果您使用 PyTorch 训练了一个文本生成模型，您可以在包装器中实现 _call 方法来预处理输入文本、运行推理并格式化结果。 LangChain 的现有工具（如提示模板、多步骤工作流程的链或用于决策的代理）随后可以将您的模型用作内置提供程序（如 OpenAI）。 如果您的模型通过 HTTP API 部署，您可以使用 LangChain 的 requests 集成或子类化 BaseLLM 来处理 API 调用和错误处理。
集成自定义模型时，有一些实际考虑因素。 首先，确保模型的输出与 LangChain 期望的输出一致。 例如，如果链需要 JSON 响应，则您的模型必须生成有效的 JSON。 其次，性能很重要：如果您的模型在本地运行，请考虑延迟或资源限制，尤其是在将其与检索系统或其他链结合使用时。 测试至关重要——验证您的包装器是否处理了边缘情况，例如长输入或空响应。 一个常见的用例是针对特定领域的任务（例如，医学文本分析）微调模型，并将其连接到 LangChain 的文档加载器和向量存储，以构建检索增强的问答系统。 通过遵循 LangChain 的模式，您可以保留对其生态系统的访问权限，同时利用您模型的独特优势。