LangChain v0.3

最后更新时间：2024年9月16日

变更内容

所有软件包内部均已从 Pydantic 1 升级到 Pydantic 2。用户代码中使用 Pydantic 2 在所有软件包中均得到完全支持，无需使用像 langchain_core.pydantic_v1 或 pydantic.v1 这样的桥接工具。
Pydantic 1 将不再受支持，因为它已于 2024 年 6 月停止维护。
Python 3.8 将不再获得支持，因为其生命周期结束时间为 2024 年 10 月。

这些是唯一的重大变更。

如何更新你的代码

如果您正在使用 langchain / langchain-community / langchain-core 0.0 或 0.1，我们建议您首先升级到 0.2。

如果您正在使用 langgraph，请升级到 langgraph>=0.2.20,<0.3。这将适用于所有基础包的 0.2 或 0.3 版本。

以下是所有已发布包的完整列表，以及我们建议将您的版本约束升级到的内容。任何现在需要 langchain-core 0.3 的包都进行了次要版本升级。任何现在同时兼容 langchain-core 0.2 和 0.3 的包都进行了补丁版本升级。

您可以使用 langchain-cli 自动更新已弃用的导入。 CLI 将处理 LangChain 0.0.x 和 LangChain 0.1 中引入的已弃用导入，同时也会更新 langchain_core.pydantic_v1 和 langchain.pydantic_v1 的导入。

基础包

包	最新	推荐约束
langchain	0.3.0	>=0.3,<0.4
langchain-community	0.3.0	>=0.3,<0.4
langchain-text-splitters	0.3.0	>=0.3,<0.4
langchain-core	0.3.0	>=0.3,<0.4
langchain-experimental	0.3.0	>=0.3,<0.4

下游包

包	最新	推荐约束
langgraph	0.2.20	>=0.2.20,<0.3
langserve	0.3.0	>=0.3,<0.4

集成包

包	最新	推荐约束
langchain-ai21	0.2.0	>=0.2,<0.3
langchain-aws	0.2.0	>=0.2,<0.3
langchain-anthropic	0.2.0	>=0.2,<0.3
langchain-astradb	0.4.1	>=0.4.1,<0.5
langchain-azure-dynamic-sessions	0.2.0	>=0.2,<0.3
langchain-box	0.2.0	>=0.2,<0.3
langchain-chroma	0.1.4	>=0.1.4,<0.2
langchain-cohere	0.3.0	>=0.3,<0.4
langchain-elasticsearch	0.3.0	>=0.3,<0.4
langchain-exa	0.2.0	>=0.2,<0.3
langchain-fireworks	0.2.0	>=0.2,<0.3
langchain-groq	0.2.0	>=0.2,<0.3
langchain-google-community	2.0.0	>=2,<3
langchain-google-genai	2.0.0	>=2,<3
langchain-google-vertexai	2.0.0	>=2,<3
langchain-huggingface	0.1.0	>=0.1,<0.2
langchain-ibm	0.3.0	>=0.3,<0.4
langchain-milvus	0.1.6	>=0.1.6,<0.2
langchain-mistralai	0.2.0	>=0.2,<0.3
langchain-mongodb	0.2.0	>=0.2,<0.3
langchain-nomic	0.1.3	>=0.1.3,<0.2
langchain-nvidia	0.3.0	>=0.3,<0.4
langchain-ollama	0.2.0	>=0.2,<0.3
langchain-openai	0.2.0	>=0.2,<0.3
langchain-pinecone	0.2.0	>=0.2,<0.3
langchain-postgres	0.0.13	>=0.0.13,<0.1
langchain-prompty	0.1.0	>=0.1,<0.2
langchain-qdrant	0.1.4	>=0.1.4,<0.2
langchain-redis	0.1.0	>=0.1,<0.2
langchain-sema4	0.2.0	>=0.2,<0.3
langchain-together	0.2.0	>=0.2,<0.3
langchain-unstructured	0.1.4	>=0.1.4,<0.2
langchain-upstage	0.3.0	>=0.3,<0.4
langchain-voyageai	0.2.0	>=0.2,<0.3
langchain-weaviate	0.0.3	>=0.0.3,<0.1

一旦您已更新到最新版本的软件包，您可能需要解决以下由内部从 Pydantic v1 切换到 Pydantic v2 所引发的问题：

如果您的代码除 LangChain 外还依赖 Pydantic，则需要将您的 pydantic 版本约束升级为 pydantic>=2,<3。如果您使用的是 pydantic v1，请参阅 Pydantic 的迁移指南以获取将非 LangChain 代码迁移到 Pydantic v2 的帮助。
由于内部从 Pydantic v1 切换到 v2，LangChain 组件产生了一些副作用。我们在下面列出了一些常见情况以及推荐的解决方案。

转换到 Pydantic 2 时的常见问题

1. 不要使用 `langchain_core.pydantic_v1` 命名空间

将任何对 langchain_core.pydantic_v1 或 langchain.pydantic_v1 的用法替换为来自 pydantic 的直接导入。

例如，

from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel

to:

from pydantic import BaseModel

这可能需要您根据 Pydantic 2 中存在的若干破坏性更新来对您的 Pydantic 代码进行额外调整。请参阅 Pydantic 迁移指南，了解如何将您的代码从 Pydantic 1 升级到 2。

2. 将 Pydantic 对象传递给 LangChain API

使用以下 API 的用户：

BaseChatModel.bind_tools
BaseChatModel.with_structured_output
Tool.from_function
StructuredTool.from_function

应确保将这些 API 传递的是 Pydantic 2 对象，而不是 Pydantic 1 对象（通过 pydantic 2 的 pydantic.v1 命名空间创建）。

注意

虽然某些 API 可能接受 v1 个对象，但建议用户使用 Pydantic 2 对象以避免未来出现问题。

3. 子类化 LangChain 模型

任何对现有 LangChain 模型（例如 BaseTool、BaseChatModel、LLM）的子类化都应升级以使用 Pydantic 2 的功能。

例如，任何依赖 Pydantic 1 功能（例如：validator）的用户代码都应更新为 Pydantic 2 的等效版本（例如：field_validator），并且所有对 pydantic.v1、langchain_core.pydantic_v1、langchain.pydantic_v1 的引用都应替换为来自 pydantic 的导入。

from pydantic.v1 import validator, Field # if pydantic 2 is installed
# from pydantic import validator, Field # if pydantic 1 is installed
# from langchain_core.pydantic_v1 import validator, Field
# from langchain.pydantic_v1 import validator, Field

class CustomTool(BaseTool): # BaseTool is v1 code
    x: int = Field(default=1)

    def _run(*args, **kwargs):
        return "hello"

    @validator('x') # v1 code
    @classmethod
    def validate_x(cls, x: int) -> int:
        return 1

应更改为：

from pydantic import Field, field_validator # pydantic v2
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseTool

class CustomTool(BaseTool): # BaseTool is v1 code
    x: int = Field(default=1)

    def _run(*args, **kwargs):
        return "hello"

    @field_validator('x') # v2 code
    @classmethod
    def validate_x(cls, x: int) -> int:
        return 1


CustomTool(
    name='custom_tool',
    description="hello",
    x=1,
)

4. model_rebuild()

当从 LangChain 模型进行子类化时，用户可能需要将相关导入添加到文件中并重新构建模型。

您可以在此处阅读关于 model_rebuild 的更多信息这里。

from langchain_core.output_parsers import BaseOutputParser


class FooParser(BaseOutputParser):
    ...

API 参考:BaseOutputParser

新代码:

from typing import Optional as Optional

from langchain_core.output_parsers import BaseOutputParser

class FooParser(BaseOutputParser):
    ...

FooParser.model_rebuild()

API 参考:BaseOutputParser

使用 langchain-cli 进行迁移

The langchain-cli 可以帮助自动更新代码中已弃用的 LangChain 导入。

请注意，langchain-cli 仅处理已弃用的 LangChain 导入，无法帮助您将代码从 pydantic 1 升级到 pydantic 2。

如需有关 Pydantic 1 到 2 迁移本身的帮助，请参阅 Pydantic 迁移指南。

截至版本 0.0.31，langchain-cli 依赖 gritql 来应用代码修改。

安装

pip install -U langchain-cli
langchain-cli --version # <-- Make sure the version is at least 0.0.31

用法

鉴于迁移脚本并不完美，您应确保首先备份您的代码（例如，使用版本控制工具如 git）。

langchain-cli 将处理 LangChain 0.3 中引入的 langchain_core.pydantic_v1 弃用问题，以及更早的弃用问题（例如，from langchain.chat_models import ChatOpenAI 应替换为 from langchain_openai import ChatOpenAI），

您需要运行迁移脚本两次，因为它每次只应用一个导入替换。

例如，假设您的代码仍在旧导入 from langchain.chat_models import ChatOpenAI：

首次运行后，您将得到：from langchain_community.chat_models import ChatOpenAI 第二次运行后，您将得到：from langchain_openai import ChatOpenAI

# Run a first time
# Will replace from langchain.chat_models import ChatOpenAI
langchain-cli migrate --help [path to code] # Help
langchain-cli migrate [path to code] # Apply

# Run a second time to apply more import replacements
langchain-cli migrate --diff [path to code] # Preview
langchain-cli migrate [path to code] # Apply

其他选项

# See help menu
langchain-cli migrate --help
# Preview Changes without applying
langchain-cli migrate --diff [path to code]
# Approve changes interactively
langchain-cli migrate --interactive [path to code]

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