之前我們介紹過LangChain通過Runnable和LCEL來實現各個組件的快捷拼裝，整個過程就像拼積木一樣。
今天我們深入剖析Runnable接口的底層實現邏輯。

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LangChain Runnable

我們知道LangChain的Runnable接口是LangChain設計的基石, 實現了與所有組件的標準化交互, 代表一個可以被調用的、可并行化的、可流處理的、可變換的、可組合的工作單元。

Runnable抽象

Runnable關鍵接口

LangChain中所有runnable都得繼承Runnable并實現核心的invoke方法，同時還會繼承其他運算符(batch、stream、async等)的默認實現。

關鍵執行方法

拋開事實不談

• ??invoke就是單入單出的同步變換，就比如你突發奇想😲，每次拿一個生水餃來煮，煮完產生一個熟水餃。

• ??batch就是多入多出的批量同步變換，就比如你家有6口鍋😁，并且還可以一起來煮水餃，然后你每次拿6個生水餃來煮，一鍋一個，煮完產生6個熟水餃。LangChain是運行在計算機上的，所以不用鍋，底層是通過線程池實現的并行執行。

• ??ainvoke類似invoke，但是是異步的，也就是你把水餃放好就去忙其他的去了，不在火旁看著。底層通過asyncio.gather實現異步。

• ??abatch類似batch，但是也是異步的，也是不在火旁看著。底層通過asyncio.gather實現異步。

執行流程時序圖：

流式處理

這里的流式處理是指按token生成進度逐步返回數據，而非等待完整響應才返回給客戶端數據。

這種機制通過減少用戶感知延遲，顯著提升交互體驗。

流式處理適用于實時交互場景（如聊天機器人）。

流式執行的邏輯

總結

LangChain的Runnable接口通過標準化設計：

1. 1. 統一各類AI組件的調用范式

2. 2. 提供同步/異步、單次/批量、流式/非流式等完整調用模式

3. 3. 支持通過LCEL實現聲明式組件組合

這種設計使開發者能像拼裝積木一樣構建AI應用，大幅提升開發效率。

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