LangChain LCEL核心：Runnable协议与链式调用（附：自定义Chain继承与实现）

作者： Dr.n8n 更新时间：2025-12-19 12:00:41 分类：n8n教程

当你的LangChain流水线突然“断链”——Runnable协议才是真正的幕后操盘手

上周帮一家跨境电商客户调试客服Agent时，他们的工程师一脸崩溃地问我：“Dr.n8n，为什么我明明把LLM、工具调用、记忆模块都串起来了，一跑就报错‘object is not callable’？”——这根本不是代码写错了，而是他们没搞懂LangChain新一代架构LCEL的核心：Runnable协议。

简单说：Runnable协议就是LangChain给所有组件发的“上岗证”。只有持证（实现Runnable接口）的模块，才能被放进流水线里串联调用。否则就像让没电工证的人接高压电——系统直接熔断。

Runnable协议不是“新语法”，而是“统一契约”

很多初学者误以为LCEL（LangChain Expression Language）是某种DSL或配置语言。其实它本质是一套基于协议的组装规范。想象你开了一家乐高工厂：

传统Chain：每个工人（模块）用自己方言汇报进度，你需要专门翻译（适配器）才能串联
LCEL + Runnable：所有工人都考取了“国际乐高装配师认证”（Runnable协议），用标准手势和术语沟通，流水线秒级拼装

我在重构某SaaS公司智能合同审核系统时，深刻体会到这点——过去要花3天写的适配层，现在用Runnable组件半小时就能搭出生产级Pipeline。

三步拆解Runnable协议核心能力

能力	作用	生活类比
.invoke()	同步执行单次调用	去咖啡店点单：你说“美式带走”，店员立刻给你做一杯
.batch()	批量处理多个输入	团餐预订：一次性提交50份盒饭订单，厨房并行制作
.stream()	流式输出中间结果	直播带货：边讲解边展示商品，观众实时看到上新

关键洞察：当你用|符号连接组件时（如prompt | llm | parser），LangChain底层自动调用这些方法。这也是为什么自定义组件必须实现Runnable接口——否则流水线在|处直接断裂。

手把手：从零实现一个可串联的Runnable组件

假设我们要创建“敏感词过滤器”，让它能无缝接入现有Chain。传统做法可能直接写函数，但在LCEL体系下必须这样操作：

from langchain_core.runnables import Runnable

class ProfanityFilter(Runnable):
    def __init__(self, banned_words):
        self.banned_words = set(banned_words)
    
    def invoke(self, input, config=None):
        # 核心逻辑：替换敏感词为*
        for word in self.banned_words:
            input = input.replace(word, "*" * len(word))
        return input
    
    # 批量处理（可选但推荐实现）
    def batch(self, inputs, config=None):
        return [self.invoke(inp) for inp in inputs]
    
    # 流式处理（按需实现）
    async def astream(self, input, config=None):
        yield self.invoke(input)  # 简化版流式

现在就能像原生组件一样串联使用：

chain = prompt_template | llm | ProfanityFilter(["垃圾", "广告"]) | output_parser
result = chain.invoke({"topic": "促销活动"})

注意那个|符号——它背后是LangChain自动调用ProfanityFilter.invoke()。如果漏掉Runnable继承，这里会直接抛出TypeError。

企业级技巧：用RunnablePassthrough实现“数据分流”

真实业务中常遇到这种需求：同一个输入既要送进LLM生成文案，又要保留原始数据供后续审计。这时RunnablePassthrough就是救星：

from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

# 构建双通道流水线
chain = {
    "raw_input": RunnablePassthrough(),  # 原样透传
    "generated_text": prompt | llm | parser
} | final_processor  # 合并处理

我在为金融客户设计合规审查系统时，就用这个模式同时输出“AI建议”和“原始交易记录”，审计部门再也不用抱怨数据丢失了。

避坑指南：三个高频报错的真相

AttributeError: 'function' object has no attribute 'invoke' → 把普通函数当Runnable组件用了，必须用@chain装饰器或继承Runnable
ValueError: Cannot map keys ... → 输入字典的key和组件期望的参数名不匹配，检查prompt模板的变量名
RuntimeError: Already streaming → 在.stream()过程中又触发了阻塞调用，确保异步方法内不混用同步操作

记住：LCEL的优雅建立在协议遵守之上。就像高速公路要求所有车辆必须有刹车灯——不是限制自由，而是保障整个系统的安全高效。