要水平扩展 LangChain 工作流，您需要将处理任务分发到多台机器或实例上。水平扩展侧重于增加节点以处理增加的工作负载，而不是升级单个服务器。对于 LangChain，这通常涉及并行处理诸如对语言模型进行 API 调用、文档处理或链执行等任务。首先，将工作流的组件（例如，输入解析、模型推理和后处理）解耦为可以在单独服务器上运行的独立服务。使用负载均衡器将传入请求均匀地分配到这些服务上，确保没有单个节点成为瓶颈。
一种实用的方法是使用 Docker 等工具容器化您的 LangChain 服务，并使用 Kubernetes 对其进行编排。例如，如果您的工作流程涉及通过多个步骤处理用户查询（例如，检索文档、生成响应），则将每个步骤部署为微服务。Kubernetes 可以根据 CPU 使用率或请求量自动扩展服务副本的数量。此外，使用诸如 Celery 或 Redis Queue 之类的分布式任务队列来管理异步任务。例如，如果您的工作流程包括诸如摘要或数据提取之类的耗时操作，请将这些任务卸载到工作节点。这可以防止主应用程序阻塞，并允许您根据需求的增长动态添加工作节点。
优化数据存储和状态管理以避免瓶颈。使用诸如 Cassandra 之类的分布式数据库或诸如 Redis 之类的缓存层来跨实例共享状态。例如，如果您的 LangChain 工作流程依赖于会话数据或中间结果，请将其存储在所有节点都可以访问的集中式缓存中。为重试实现幂等性键，以便在不重复工作的情况下处理故障。最后，使用诸如 Prometheus 和 Grafana 之类的工具监控性能，以识别性能不佳的组件。如果链中的特定步骤（例如，嵌入生成）成为瓶颈，请独立扩展该组件。在实际负载下进行测试，并为外部 API 调用（例如，OpenAI）使用断路器，将确保您在扩展时的可靠性。