LangServe项目中如何通过配置获取会话ID的技术解析
2025-07-04 20:47:39作者:俞予舒Fleming
在LangServe项目开发过程中,开发者经常需要处理会话相关的功能实现。本文将深入探讨如何在LangServe链式调用中获取会话ID(session_id)的技术实现方案。
会话ID的基本概念与应用场景
会话ID是客户端与服务器交互过程中的唯一标识符,通常由客户端生成并传递给服务端。在LangServe的链式调用中,会话ID主要用于:
- 用户会话跟踪与管理
- 消息历史的持久化存储
- 数据库操作关联
- 个性化服务实现
技术实现方案
标准配置传递方式
在LangServe的标准用法中,会话ID可以通过请求体中的config参数传递:
{
"input": {
"latest_question": "问题内容"
},
"config": {
"configurable": {
"session_id": "唯一会话标识"
}
}
}
链式调用中的配置获取
在链式调用中获取配置参数需要特别注意执行上下文。以下是几种可行的技术方案:
方案一:使用ConfigurableField
通过创建可配置的Runnable来实现参数传递:
class CustomRunnable(RunnableSerializable):
def invoke(self, input: Any, config: Optional[RunnableConfig] = None) -> Any:
session_id = config.get("configurable", {}).get("session_id")
# 使用session_id执行业务逻辑
return processed_result
方案二:自定义RunnablePassthrough
扩展RunnablePassthrough来访问配置信息:
class SessionAwareRunnable(RunnablePassthrough):
def ainvoke(self, input: Input, config: Optional[RunnableConfig] = None, **kwargs) -> Output:
config = ensure_config(config)
session_id = config["configurable"]["session_id"]
# 实现自定义逻辑
return super().ainvoke(input, config, **kwargs)
方案三:中间件处理
在路由注册时通过per_req_config_modifier处理会话信息:
def session_middleware(config: Dict) -> Dict:
session_id = config.get("configurable", {}).get("session_id")
# 预处理逻辑
return modified_config
add_routes(
app,
chain,
per_req_config_modifier=session_middleware,
config_keys=["configurable"]
)
回调函数中的会话处理
虽然标准回调函数不支持直接访问配置,但可以通过以下方式间接实现:
- 自定义回调处理器:创建继承自BaseCallbackHandler的类,在初始化时接收会话ID
- 工厂模式:根据每次请求动态创建回调实例
- 上下文管理:使用线程本地存储传递会话信息
最佳实践建议
- 明确会话ID的生命周期管理策略
- 考虑使用依赖注入方式处理会话相关服务
- 对于高性能场景,注意回调处理的开销
- 实现适当的错误处理机制,应对会话无效情况
通过以上技术方案,开发者可以在LangServe项目中灵活处理会话ID,构建更加健壮和可维护的对话系统。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
535
3.75 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178