LangChain 通过与 Python 的原生并发工具（例如 threading 和 asyncio）集成来支持多线程处理，以并行化 API 调用、数据处理或链式执行等任务。 虽然 LangChain 本身并不直接实现多线程，但其架构允许开发人员将链、代理或工具等组件封装在异步函数或线程逻辑中。 例如，在处理多个用户请求或处理批量输入时，开发人员可以使用 Python 的 ThreadPoolExecutor 或 asyncio 的事件循环来并发运行 LangChain 操作。 这种方法可以最大限度地减少空闲时间，尤其是在任务涉及等待外部服务（例如，LLM API 响应）时，并提高整体吞吐量。
实现此目的的实用方法是使用 LangChain 的异步兼容方法，例如 abatch() 或 acall()，它们专为异步执行而设计。 例如，如果您要通过摘要链处理 100 个文档，则可以将工作负载分配到多个线程或异步任务中。 这是一个简化的示例：使用 asyncio.gather()，您可以同时运行多个 chain.abatch(document) 调用，从而允许同时向 OpenAI 等 LLM 提供商发出 API 请求。 同样，回调处理程序（如 AsyncIteratorCallbackHandler）可以从多个线程流式传输输出，从而无需阻止主进程即可实现实时更新。 这种灵活性确保数据检索、转换和 LLM 推理等任务可以高效地重叠。
但是，开发人员必须考虑 Python 的全局解释器锁 (GIL) 限制。 虽然线程对于 I/O 密集型任务（例如，等待 API 响应）很有用，但 CPU 密集型操作可能不会从中受益。 LangChain 通过鼓励 LLM 交互的异步模式来缓解这种情况，LLM 交互本质上是 I/O 密集型的。 例如，部署带有 LangChain 链的 FastAPI 服务器允许通过异步端点处理并发 HTTP 请求，从而利用非阻塞执行。 通过将 LangChain 的异步方法与 Python 的并发工具相结合，开发人员可以构建可扩展的应用程序，这些应用程序可以高效地管理并行工作负载，同时保持实现的简单性。