LangChain 通过允许开发者同时处理多个输入来实现批量处理，它通过设计组件来接受输入列表而不是单个值。这种方法最大限度地减少了开销，例如重复的 API 调用或顺序计算，并提高了效率。例如，LangChain 的 LLM 类（例如，OpenAI 或 ChatOpenAI）包含一个 generate 方法，该方法接受提示列表，将它们作为单个批量请求发送到基础模型 API，并一次性返回所有结果。类似地，链（LangChain 组件的序列）可以在其单个步骤支持批量操作时处理批次。开发者可以构建工作流程来处理端到端的批次，从而确保一致的吞吐量。
一个关键的例子是将 generate 方法与语言模型一起使用。如果开发者将 100 个提示的列表传递给 OpenAI.generate()，LangChain 会在单个 API 调用中发送这些提示（如果提供者支持批量请求），与 100 个单独的调用相比，从而降低了延迟和成本。另一个例子是 Chain.apply 方法，它处理输入字典的列表。例如，检索增强 QA 链可能会获取一批问题，检索每个问题的相关文档，并并行生成答案。一些组件（如嵌入或向量存储）也支持批量操作。例如，使用 OpenAIEmbeddings 一次嵌入 1,000 个文本片段比逐个嵌入它们更有效，因为它利用了模型并行处理多个输入的能力。
在 LangChain 中实现批量处理时，开发者应考虑两个主要因素。首先，并非所有组件都原生支持批量操作。例如，TransformChain 中的自定义 Python 函数可能需要手动修改才能处理输入列表。其次，模型 API 在批量支持方面有所不同：OpenAI 的 API 允许批量处理，但其他 API 可能会限制请求大小或按 token 收费，这需要开发者拆分大型批次。内存限制也很重要——一次处理 10,000 个输入可能会使系统资源过载。为了缓解问题，开发者应测试批量大小，监控 API 速率限制，并确保错误处理（例如，对失败的子批次进行重试）。通过使组件配置与模型功能保持一致，LangChain 中的批量处理成为高效处理大量任务的可扩展方式。