在学习LangChain的过程中,我遇到了一些疑惑。在官方示例中,我发现有些地方使用的是OpenAI模型,而在其他一些地方却使用了ChatOpenAI模型。 我理解,不同的模型可能具有不同的功能和优化点,但具体到OpenAI与Chat…
"api_key": self.openai_api_key, "api_base": self.openai_api_base, "organization": self.openai_organization, "model": self.model_name, } if self.openai_proxy: import openai openai.proxy = {"http": self.openai_proxy, "https": self.openai_proxy} # type: ignore[assignment] # noqa: ...
当然,最直接的探索ChatOpenAI 和 OpenAI和区别方法是查看源码。我们这里打开LangChian中的ChatOpenAI 和 OpenAI的源码来看看这两个支持的模型: 在LangChian封装的OpenAI源码中,OpenAI继承一个名为BaseOpenAI的类 在BaseOpenAI中列举了OpenAI的模型,具体的每个模型可以做什么事情可以查看OpenAI官网:https://platform.openai....
openai_api_base=config.get("api_base_url", fschat_openai_api_address()), model_name=model_name, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens, openai_proxy=config.get("openai_proxy"), **kwargs ) 在这里指定了fastchat的openai_api接口地址,这样就获得了指定接口地址的langchain ChatOpenAI对象 ...
"api_key": "ollama", "openai_proxy": "", }, === 以下为ollama不支持openai时的实现方式: 1、采用Langchain的Ollama库,新建get_BaseChatModel方法,按照名称返回ChatOllama或ChatOpenAI实例; 2、在model_config.py.example中添加了ollama相关配置
from langchain.chat_models import ChatOpenAI #原代码中为正常api os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-yjVQW****p76Y" chat = ChatOpenAI( openai_api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"], model='gpt-3.5-turbo', base_url="https://api.chatanywhere.tech/v1" ) from langchain.schema import ...
学习 LangChain 编程时，不一定需要 OpenAI API。LangChain 是一个框架，它旨在帮助开发者更轻松地构建...
对于ChatOpenAI 来说BaseChatModel,它包含一个额外的方法:\n \n _combine_llm_outputs(self, llm_outputs)\n\n\n\n 第二纵队\n 第二列包含BaseOpenAI类,它的存在主要是由于存在更高级别的类OpenAI和AzureOpenAI。然而,它们都共享相同的类属性和方法。\n 第一栏\n 在顶层类(第一列):\n \n OpenAI类包括...
1.3对话代码示例 然后使用GLM-4的对话调用示例: from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="your zhipuai api key", base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/" ) completion = client.chat.completions.create( model="glm-4", messages=[ {"role": "system", "content": "你是...
LangChain(示例7)之本地运行的GPT聊天知识库Chat-With-File,OpenAI,ChatGPT数据训练进阶 #ChatGPT #OpenAI #LangChain #AI知识库 #向量数据库 - 暴躁哐哐于20230701发布在抖音,已经收获了6.2万个喜欢,来抖音,记录美好生活!