它使用了开源库SentenceTransformer,选择预训练模型'uer/sbert-base-chinese-nli'进行中文文本向量化。 这个模型可以高效对一批文本进行编码,输出每个文本的嵌入向量。 系统也可以使用OpenAI提供的文本嵌入API,选用text-embedding-ada-002模型进行处理。 OpenAI的API支持多种预训练模型,不同模型在处理效果和性能上会有差异。
先安装 pip3 install langchainpip3 install opneai 先从这里拿到账号：https://github.com/xing61/xiaoyi-robot 直接上示例代码：import osimport requestsimport timeimport jsonimport timefrom langchain.llms import OpenAIAPI_SECRET_KEY = "你在智增增的key";BASE_URL = "https://flag.smarttrot.com/v1...
import os import requests import time import json import time from langchain.llms import OpenAI API_SECRET_KEY = "你在智增增的key"; BASE_URL = "https://flag.smarttrot.com/v1"; #智增增的base-url os.environ["OPENAI_API_KEY"] = API_SECRET_KEY os.environ["OPENAI_API_BASE"] = BASE...
openai_api_key="sk-xxxxxxxxxxx", openai_api_base="https://api.302.ai/v1", ) txts = [txt.page_contentfortxtintexts] embeddings = embeddings_model.embed_documents(txts) 2.4. 文档向量化存储 接下来,我们需要将生成的向量化的文档,存入向量数据库中。向量数据库主要用来做相似性搜索,可以高效地存储...
官方提供的示例代码，SparkApi如下可直接使用 import _thread as threadimport base64import datetimeimport hashlibimport hmacimport jsonfrom urllib.parse import urlparseimport sslfrom datetime import datetimefrom time import mktimefrom urllib.parse import urlencodefrom wsgiref.handlers import format_date_time...
LangChain本质上可被视为类似于开源GPT的插件。它不仅提供了丰富的大型语言模型工具,还支持在开源模型的基础上快速增强模型的功能。通过LangChain,开发人员可以更轻松地管理与语言模型的交互,无缝地连接多个组件,并集成额外的资源,如API和数据库等,以加强应用的能力和灵活性。
聊天模型(ChatModel)是语言模型的变体。虽然聊天模型在底层使用语言模型,但它们暴露的接口有点不同:它们没有暴露“文本输入,文本输出”的API,而是将聊天消息(ChatMessage)列表作为输入和输出。 目前LangChain 支持的大语言模型可以查看 LLMs,也可以按照 LangChain LLM 接口标准集成自定义的语言模型。
在当前目录即/aidev中创建一个名为api.py的文件，并输入以下内容：from fastapi import FastAPIfrom fastapi import HTTPExceptionfrom pydantic import BaseModelimport torchfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizerfrom transformers.generation.utils import GenerationConfigtokenizer = AutoTokenizer.from...
{api_key}'}#准备数据data={'model':'gpt-4','messages': [{'role':'user','content':'什么是图计算?'}],'temperature':0.7}#调用APIurl='https://api.openai.com/v1/chat/completions'response=requests.post(url,json=data,headers=headers)answer=response.json()['choices'][0]['message']['...
{api_key}'}# 准备数据data={'model':'gpt-4','messages':[{'role':'user','content':'什么是图计算?'}],'temperature':0.7}# 调用APIurl='https://api.openai.com/v1/chat/completions'response=requests.post(url,json=data,headers=headers)answer=response.json()['choices'][0]['message']['...