部署LLM后端至GCP时遇ImportError：无法从ragas.llms导入LangchainLLM

在将LLM后端部署到Google Cloud Platform（GCP）过程中，执行以下命令后：

docker build -t meeting-feedback .
docker run -d --name meeting-feedback -p 8000:8000 meeting-feedback

容器内出现导入错误。我未直接使用LangChain，但DeepEval依赖LangChain与Ragas，由此引发该问题。

错误信息 #

ImportError: cannot import name 'LangchainLLM' from 'ragas.llms' (/usr/local/lib/python3.11/site-packages/ragas/llms/__init__.py)

相关配置文件 #

Dockerfile #

# Use the official Python image from the Docker Hub
FROM python:3.11

# Avoid Python from buffering stdout and stderr
ENV PYTHONUNBUFFERED 1

# Set the working directory in the container to /code
WORKDIR /code

# Copy the requirements file from your host to /code/ in the container
COPY requirements.txt /code/

# Install any dependencies
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r requirements.txt

# Copy your application code (both main.py and templates.py) from the host to /code/ in the container
COPY meeting-feedback /code/

# Inform Docker that the container listens on port 8000 at runtime
EXPOSE 8000

# Command to run the application using Uvicorn. Adjust the module path to match the structure.
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000", "--reload"]

requirements.txt #

fastapi
openai
uvicorn
ragas==0.1.7
tiktoken==0.6.0
protobuf==3.20.3
deepeval
langchain==0.1.14
firebase_admin==6.5.0
llama_index==0.10.27
langchain-community==0.0.31
pinecone-client[grpc]==3.0.2
llama-index-vector-stores-pinecone==0.1.4

文件结构 #

/meeting-feedback
  /meeting-feedback
  Dockerfile
  requirements.txt

解决方案 #

原因分析 #

Ragas 0.1.7版本适配的是LangChain 0.0.x系列，而你使用的LangChain是0.1.14（新版），两者的API结构存在差异，导致ragas.llms模块中不存在LangchainLLM类，触发导入错误。

修复步骤 #

1. 修改requirements.txt中的Ragas版本，升级到兼容LangChain 0.1.x的版本，例如：

   ragas>=0.2.0
   

   或者固定兼容版本组合：

   ragas==0.2.1
   langchain==0.1.14
   

2. 重新构建Docker镜像：

   docker build -t meeting-feedback .
   

3. 重新运行容器：

   docker run -d --name meeting-feedback -p 8000:8000 meeting-feedback
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CuriousCat