langchain使用本地模型

### 如何在LangChain中集成和使用本地模型

为了在LangChain框架内利用本地模型，开发者可以采用特定的方式实现这一目标。通常情况下，这涉及到创建自定义的`ModelWrapper`类来封装本地模型逻辑[^1]。

#### 创建自定义 Model Wrapper 类

通过继承 `langchain.models.base.Model` 并重写必要的方法，能够使任何外部或本地训练好的机器学习模型兼容 LangChain 的工作流。下面是一个简单的 Python 实现例子：

from langchain.models import base as lc_base

class LocalModel(lc_base.Model):
    def __init__(self, model_path):
        super().__init__()
        self.model = load_local_model(model_path)

    def predict(self, input_data):
        return self.model.predict(input_data)

在此基础上，还需要提供具体的加载函数 (`load_local_model`) 来读取并初始化位于指定路径下的模型实例。

#### 加载配置文件与设置参数

对于某些类型的模型来说，可能还会涉及额外的配置选项或是环境变量设定。确保这些都已正确配置好之后再尝试调用上述代码中的预测功能。

#### 使用预处理和后处理钩子

有时，在输入数据传递给底层模型之前或者接收到来自它的输出之后执行一些转换操作是有益处的。为此目的设计了一些钩子机制允许用户轻松地插入自己的业务逻辑到整个流程当中去。