可运行接口（Runnable interface）是处理 LangChain 组件的基础，它在许多组件中实现，如语言模型、输出解析器、检索器、编译的 LangGraph 图等。

本文介绍了 Runnable 接口的主要概念和方法，它允许开发者在一致且可预测的方式下与 LangChain 组件交互。

此处所指的信息是解析器，它们从模型获取文本输出尝试将其解析为一个更结构化的表示。 越来越多的模型支持函数（或工具）调用，此类调用会自动处理这一问题。 建议使用函数/工具调用而不是输出解析。

输出解析器（Output parser）负责获取模型的输出并将其转换为更适合下游任务的格式。 当您使用 LLM 生成结构化数据或规范化聊天模型和 LLM 的输出时，此功能非常有用。

工具调用概述

许多人工智能应用直接与人类交互。在这些情况下，模型需要用自然语言回应。 但是，当我们希望模型也能直接与系统（如数据库或 API）交互时，又该如何呢？ 这些系统通常有一个特定的输入模式；例如，API 经常有一个必需的负载结构。 这种需求促使了工具调用（Tool calling）的概念。可以使用工具调用来请求符合特定模式的模型响应。