本文讲述了如何使用一个利用本地大模型llama3.1实现语言翻译功能的API。 它用flask很轻松的将langchian服务开放为API,结合flasgger给文档添加注释并生成playground,并且使用jsonschema做json数据校验,轻松验证接口参数。 麻雀虽小,但五脏俱全,应该对langchain入门者有较大帮助。 安装依赖 pipinstallflask flask-restful pipin...
本文讲述了如何使用一个利用本地大模型llama3.1实现语言翻译功能的API。 它用flask很轻松的将langchian服务开放为API,结合flasgger给文档添加注释并生成playground,并且使用jsonschema做json数据校验,轻松验证接口参数。 麻雀虽小,但五脏俱全,应该对langchain入门者有较大帮助。 安装依赖 pip install flask flask-restful pi...
本次对接的大模型是智谱,首先想到去智谱开放平台找找有没有和langchain结合的文档: 结果还真有,就省去了谷歌的时间,但是智谱的文档只提供了非流式的示例代码,想着先拷过来跑一下再说,结果就是非流式是正常输出的,流式就遇到问题了,不管我咋配置,好像只能在控制台输出流失内容,遂去谷歌“langchain 流式输出”:...
升级好python版本后,记得同步升级一下pip,即执行以下命令: pip3 install --upgrade pip 3. LangChain环境搭建 langchain环境的搭建主要是安装一系列依赖包,本次搭建阿里云服务器安装的langchain依赖包如下: pip3 install --upgrade pandas pip3 install openai pip3 install langchain pip3 install langsmith pip3 ...
然后第二天我还是打算再会一会这个langchain的流式输出,我就不信了。 先在群里请教了一下,然后给我发了一段很长的代码,额,这啥。 遂想到昨天谷歌搜索时的第二个网站的内容,抱着试试的心态,ctrl c、ctrl v,它就流起来了,它真的流起来: def get_llm_lc(self, app, r: ChatCompletionRequestStruct): ...
首先,我们使用 langchain 库从 PDF 文件中提取关键信息。然后,我们将这些信息传递给 ChatGPT 进行文本摘要。最后,我们使用 Flask 创建一个 Web 应用程序来处理用户上传的 PDF 文件、展示摘要结果并允许用户进行其他操作。二、实现步骤 环境准备首先,确保您的开发环境已安装以下软件:Python、Flask、langchain 和 Chat...
虽然我安装了必要的库,但Langchain未被识别。我使用 Flask 框架,想使用 Langchain 将其与 ChatOpenAI 集成。 我运行了langchain安装命令 pip install langchain和 pip install --upgrade langchain,仍然没有找到该模块。知道它可以与普通 IDE 一起使用,无需 Flask 参与。
Langchain Chatting App Flask Server. Contribute to HigherAndHigher/Qualia-AI-Flask-Server development by creating an account on GitHub.
from langchain_experimental.utilities import PythonREPL logger.info("2222") python_repl = PythonREPL() logger.info("111") res = python_repl.run("print(1)") logger.info(res) 执行结果 [2024-12-25 18:17:32,517:INFO/MainProcess]Tasktasks.read_table_tasks.async_read_table_info_task[92ae...
agents import AgentType, initialize_agent, load_tools from langchain.chat_models import ChatOpenAI input_string = '查一下论文 1605.08386 的信息' # data = { # "prompt": input_string # } # json_data = json.dumps(data, ensure_ascii=False) # print(json_data) # llm = ChatOpenAI( # ...