Python函数 LangChain 工具 Pydantic类 (OpenAI 官方 API 结构化输出的主要依赖) TypedDict 类(功能比 PyDantic 简单一些) OpenAI/Anthropic/Azure/Google/Cohere/NVIDIA/FireworksAIGroqMistralAITogetherAI 工具调用 解析 后续步骤 英文原文:How to use cha
How to create a custom chat model class | ️ LangChain 创建自定义聊天模型。 流式传输chat model How to stream chat model responses | ️ LangChain 和前面一样,还是三种 同步流 stream 异步流 astream 异步事件 astream_events 跟踪token 使用情况 How to track token usage in ChatModels | ️ ...
API Reference:ChatMessageHistory|BaseChatMessageHistory|RunnableWithMessageHistory 现在我们需要创建一个配置,每次传递给可运行的时候使用。这个配置包含的信息不是直接的输入的一部分,但仍然很有用。在这种情况下,我们想要包含一个session_id。它应该是这样的: config = {"configurable": {"session_id": "abc2"}...
LangChain目前支持的消息类型有AIMessage、HumanMessage、SystemMessage和ChatMessage-ChatMessage接受一个任意的角色参数。大多数时候,您只需要处理HumanMessage、AIMessage和SystemMessage。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from langchain.chat_modelsimportChatOpenAI from langchain.schemaimport(AIMessa...
from langchain.chat_modelsimportChatOpenAI from langchain.schemaimportHumanMessage,SystemMessage from langchain.prompts.chatimport*llm=ChatOpenAI(model='gpt-3.5-turbo-1106',temperature=1,top_p=1,frequency_penalty=0,presence_penalty=0,api_key='YOUR_OPENAI_KEY')sys_content="你是一个大数据小禅的机...
Python version 3.101.1 Platform VScode I am trying to create a chatbot using langchain and streamlit by running this code: import os import streamlit as st from st_chat_message import message from dotenv import load_dotenv from langchain.chat_models import ChatOpenAI ...
用 Streamlit + LangChain 搭建 AI Chat 应用! 项目成果 使用LangChain 处理对话逻辑,包括消息存储、上下文管理。 使用Streamlit 构建前端 UI,实现流式输出对话体验。 调用OpenAI API 进行智能问答,使 AI 能够自然交互。 支持对话历史存储,确保多轮对话的上下文连贯性。
我们需要修改的配置文件是configs文件夹里面的model_config.py文件。我们用能编辑Python代码的编辑器打开(可用系统自带的记事本打开) 我们拉到下面,可以看到这种格式的代码:"Qwen1.5-1.8B-Chat": "models/LLM/Qwen1.5-1.8B-Chat",冒号把整行分为左右两部分,左边是模型名称,右边是模型目录: ...
from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.prompts import ChatPromptTemplate # 加载个人的OpenAI Token key = 'open_ai_key' # 创建OpenAI调用实例 # 本示例中为了让结果更具有创造性,temperature设置为0.9 llm = ChatOpenAI(temperature=0.9, openai_api_key=key) ...
说明:代码路径为transformers/models/bert/modeling_bert.py->class BertSelfAttention(nn.Module)的forward()函数中。 4.P-tuning-v2/model/question_answering.py 简单理解,BertPrefixForQuestionAnswering就是在BERT上添加了PrefixEncoder,get_prompt功能主要是生成past_key_values,即前缀信息的编码表示...