之前我们介绍过LangChain通过Runnable和LCEL来实现各个组件的快捷拼装，整个过程就像拼积木一样。
今天我们深入剖析Runnable接口的底层实现逻辑。

往期文章推荐:

• 16.Docker实战：5分钟搞定MySQL容器化部署与最佳实践
• 15.Ollama模板全解析：从基础语法到高级应用实战
• 14.Ollama完全指南：从零开始玩转本地大模型部署
• 13.django中如何解析content-type=application/json的请求
• 12.实测DeepSeek分词机制：你的输入如何变成计费Token？
• 11.英语分词进化论：BPE相关论文汇总
• 10.硬核实战 | 3分钟Docker部署ClickHouse列存数据库
• 9.技术深解 | DeepSeek-R1-0528训练参数全透视：163K上下文与MoE高效架构的基石
• 8.DeepSeek最新升级实测：推理能力翻倍，但离世界顶尖还有多远？
• 7.血泪教训！Redis默认配置竟会导致数据丢失？Docker生产部署指南
• 6.Function Call：大模型如何突破自身局限“使用工具“
• 5.DeepSeek动手实践：创建一个自动连点器
• 4.告别无效提示！使用少样本学习让AI秒懂你的需求
• 3.解密PromptTemplate：为什么说它是AI时代的Jinja模板？
• 2.LangChain Core架构解析：模块化设计与LCEL原语实现原理
• 1.拒绝重复造轮子！LangChain如何简化LLM应用开发

LangChain Runnable

我们知道LangChain的Runnable接口是LangChain设计的基石, 实现了与所有组件的标准化交互, 代表一个可以被调用的、可并行化的、可流处理的、可变换的、可组合的工作单元。

Runnable抽象

Runnable关键接口

LangChain中所有runnable都得继承Runnable并实现核心的invoke方法，同时还会继承其他运算符(batch、stream、async等)的默认实现。

关键执行方法

抛开事实不谈

• • invoke就是单入单出的同步变换，就比如你突发奇想😲，每次拿一个生水饺来煮，煮完产生一个熟水饺。

• • batch就是多入多出的批量同步变换，就比如你家有6口锅😁，并且还可以一起来煮水饺，然后你每次拿6个生水饺来煮，一锅一个，煮完产生6个熟水饺。LangChain是运行在计算机上的，所以不用锅，底层是通过线程池实现的并行执行。

• • ainvoke类似invoke，但是是异步的，也就是你把水饺放好就去忙其他的去了，不在火旁看着。底层通过asyncio.gather实现异步。

• • abatch类似batch，但是也是异步的，也是不在火旁看着。底层通过asyncio.gather实现异步。

执行流程时序图：

流式处理

这里的流式处理是指按token生成进度逐步返回数据，而非等待完整响应才返回给客户端数据。

这种机制通过减少用户感知延迟，显著提升交互体验。

流式处理适用于实时交互场景（如聊天机器人）。

流式执行的逻辑

总结

LangChain的Runnable接口通过标准化设计：

1. 1. 统一各类AI组件的调用范式

2. 2. 提供同步/异步、单次/批量、流式/非流式等完整调用模式

3. 3. 支持通过LCEL实现声明式组件组合

这种设计使开发者能像拼装积木一样构建AI应用，大幅提升开发效率。

本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！