创建OPEN_AI_KEY的方法也很简单,直接去下面这个网址创建一个即可。 https://platform.openai.com/api-keys 创建完一定要保存好,防止 key 泄漏。否则,别人如果拿到你的 key,很可能会使用你的 key 来调用 api,花的都是你的流量费用。 在模型调用之前,需要将你创建的 OPEN_AI_KEY 导入到你电脑开发环境中,以“...
1、使用环境变量来设置 2、使用变量来传入 3、使用手动设置环境变量 环境变量可以这样设置：echo export OPENAI_API_KEY="sk-xxxxx" > ~/.bashrcsource ~/.bashrc 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...
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...
content): text =[] jsoncon = {} jsoncon["role"] = role jsoncon["content"] = content text.append(jsoncon)return textclassSparkLLM(LLM): appid: Optional[str] = None api_secret: Optional[str] = None api_key: Optional[str] = None model: Optional...
首先我们定义api_key,如果你用的是openai,就不需要这么麻烦,只要定义环境变量就行了: zhipuai_api_key="xxxx" def generate_token(apikey: str, exp_seconds: int): id, secret = apikey.split(".") payload = { "api_key": id, "exp": int(round(time.time() * 1000)) + exp_seconds * 1000...
在初始化OpenAI LLM类时直接通过名为 openai_api_key 的参数传递密钥: fromlangchain.llmsimportOpenAI llm= OpenAI(openai_api_key="...") 3.2 LLM 在LangChain中有两种类型的语言模型,分别被称为: LLMs:这是一个以字符串作为输入并返回字符串的语言模型。
全球范围内,新兴的智能体技术如OpenAI的WebGPT为模型赋予了利用网页信息的能力,Adept培养的ACT-1能独立于网站操作并使用Excel、Salesforce等软件,谷歌的PaLM项目旗下的SayCan和PaLM-E尝试将LLM与机器人相结合,Meta的Toolformer探索使LLM能够自主调用API,而普林斯顿的Shunyu Yao所做的ReAct工作则结合了思维链prompting技术...
1.2使用 API Key 鉴权 创建 Client,使用我们在开放平台的API Key 鉴权,开放平台获取密钥地址: https://open.bigmodel.cn/usercenter/apikeys 使用鉴权代码: from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="your api key", base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/" ) 打开PyCharm编辑器新...
3.1.1 Chat Completion API 当下最新的是Chat Completion API[2],是AI与LLM交互的核心入口。 代码示例参考: import os import requests # API Key api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') # 头部信息 headers = { 'Content-Type': 'application/json', ...
export DASHSCOPE_API_KEY="你的apikey" 然后让我们直接使用模型。ChatModel 是 LangChain“Runnables”的实例,这意味着它们公开了一个与它们交互的标准接口。要简单地调用模型,我们可以将消息列表传递给 .invoke 方法。 from langchain_community.llms import Tongyi ...