LangChain区分了聊天llm (ChatOpenAI)和llm (OpenAI),而LlamaIndex在构造函数中使用is_chat_model参数来进行区分。 LlamaIndex区分官方OpenAI端点和openaillike端点,而LangChain通过openai_api_base参数决定向何处发送请求。 LlamaIndex用role参数标记聊天消息,而LangChain使用单独的类。 2个框架基本没什么差别,我们继续 ...
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...
os.environ["OPENAI_API_TYPE"] = "azure" os.environ["OPENAI_API_VERSION"] = "2022-12-01" os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://your-resource-name.openai.azure.com" os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "key" 导入LLM 和OpenAI 一样,Azure OpenAI 也需要先导入 from langchain.llms impo...
openai_api_base='https://api.deepseek.com', max_tokens=1024)1.3 准备
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,可以高效地存储和检索高维向量。LangChain 支持与多...
from langchain.chat_models import ChatLiteLLM # Code for initializing the ChatLiteLLM instance chat_model = ChatLiteLLM(api_base="https://custom.endpoints.huggingface.cloud", model="huggingface/Intel/neural-chat-7b-v3-1") # Make a call to LiteLLM text = "What would be a good company na...
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...
本节参考chatchat开源项目的tests\api\test_stream_chat_api_thread.py以及tests\api\test_stream_chat_api.py来探索一下知识库问答调用,包括: 流式调用 单次调用 多线程并发调用 2.2.1 流式调用 import requests import json import sys api_base_url = 'http://0.0.0.0:7861' ...
from config import api_type, api_key, api_base, api_version, model_name from langchain.chat_models import AzureChatOpenAI from langchain.agents.agent_toolkits import create_python_agent from langchain.agents import load_tools, initialize_agent from langchain.agents import AgentType from langchain...
langchain里面包含了很多实用的工具,比如pdf文件的读取,openai API的对接,所以我们可以直接拿来使用: 然后就可以通过OpenAI对象来与openai的API进行对接: llm = OpenAI(temperature=0.2) PyPDFLoader对象已经为我们封装好了PDF的操作,所以可以直接使用,这里我们遍历目录,读取目录中的所有文件进行操作: ...