LangChain教程：RunnablePassthrough的使用-马育民老师

# 介绍

`RunnablePassthrough` 是 LangChain 中 `Runnable` 接口的实现类，核心作用是：

1. **透传数据**：不修改输入，直接将输入原样传递到下一个环节；
2. **增强数据**：在透传的同时，新增/修改部分字段（比如补充上下文、格式化数据）；
3. **适配链式调用**：兼容 LangChain 的 `invoke()`/`stream()`/`batch()` 等核心方法，无缝融入链式流程。

它常和 `RunnableParallel`、`RunnableSequence` 配合使用，解决链式调用中“数据传递/重组”的问题。

# 常用方法

| 方法          | 作用                                                                 |
|---------------|----------------------------------------------------------------------|
| `invoke(input)` | 同步调用，接收输入数据，返回透传/增强后的数据                        |
| `stream(input)` | 流式调用，返回数据迭代器（适合大模型流式输出场景）                   |
| `assign(**kwargs)` | 新增字段，`kwargs` 的值可以是固定值或函数（函数接收输入数据并返回结果） |
| `pick(*keys)`  | 只透传指定的字段（比如只传递"question"，过滤其他无关字段）           |

# 透传数据

```python
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

# 初始化透传组件
passthrough = RunnablePassthrough()

# 调用invoke，输入会被原样返回
result = passthrough.invoke({"question": "什么是RunnablePassthrough？"})
print(result)
```

##### 执行结果

```
{'question': '什么是RunnablePassthrough？'}
```

# 增强数据（透传+新增字段）

通过 `assign()` 方法可以在透传原有数据的同时，新增字段：

```python
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

# 透传原有输入，并新增"context"字段
enhanced_passthrough = RunnablePassthrough.assign(
    context=lambda x: f"用户问题：{x['question']}，回答需简洁易懂"
)

# 调用测试
result = enhanced_passthrough.invoke({"question": "什么是RunnablePassthrough？"})
print(result)
```

##### 执行结果

```
# 输出：
{
  'question': '什么是RunnablePassthrough？',
  'context': '用户问题：什么是RunnablePassthrough？，回答需简洁易懂'
}
```

# 链式调用

最常见的场景是“检索+生成”（RAG）中，透传问题并拼接检索到的上下文：

```python
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

data = {
    "quest": RunnablePassthrough(),  # 相当于占位符
}
# 定义模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("human", "用户提问：{quest}")
])
# 组成链
chain = data | prompt

question = "25年报告概述"

# 把参数request替换掉 RunnablePassthrough()
res = chain.invoke(question)
print("结果：", res)
```

##### 执行结果

```
结果： messages=[HumanMessage(content='用户提问：25年报告概述', additional_kwargs={}, response_metadata={})]
```

原文出处：http://malaoshi.top/show_1GW2tCQh1FTj.html