dataset_name = f"agent-qa-{unique_id}"dataset = client.create_dataset(dataset_name, description=...
response = client.chat.completions.create(model="gpt-4o", messages=messages) result = response.choices[0].message.content 这段代码很好理解,包含一个OpenAI类的实例client以及一个函数调用,其余都是标准的python代码。 那如果用LangChain写呢? fromlangchain_openaiimportChatOpenAI fromlangchain_core.output_p...
下面是一个简单而有效的帮助程序函数和代码片段，用于在 MinIO 中管理存储桶的可用性：bucket_name = "test"try: # Check if bucket exists if not minio_client.bucket_exists(bucket_name): # Create the bucket because it does not exist minio_client.make_bucket(bucket_name) print(f"B...
python-dotenv==1.0.0 langchain==0.0.137 pinecone-client==2.2.1 在环境文件中,我们需要OpenAI的API密钥、Pinecone环境和Pinecone API密钥。一旦您注册了Pinecone账户(免费),很容易找到API密钥和环境名称。 让我们开始吧!当您将密钥放入环境文件后,您只需获取密钥,然后我们就可以开始了。 from dotenv import load...
pip install lark qdrant-client # import os # import getpass # os.environ['OPENAI_API_KEY'] = getpass.getpass('OpenAI API Key:') from langchain.schema import Document from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings from langchain.vectorstores import Qdrant embeddings = OpenAIEmbeddings(...
(embeddings)"""client=SentenceTransformer((0): Transformer({'max_seq_length': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens'...
client = OpenAI( api_key="sk-xxxxxx", base_url="https://api.chatanywhere.tech/v1" ) def weather_function(location): match location: case "无锡" | "wuxi": weather = "晴天" case "苏州"| "suzhou": weather = "多云" case "常州" | "changzhou": ...
client=Client() 创建并运行 LangChain 代理 创建一个 ReAct 风格的代理,配置数学计算工具(如 llm-math),并将运行结果记录到 LangSmith 平台。 代码语言:javascript 复制 inputs=["1+1等于几","3+3等于几?"]# 创建代理 llm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo",temperature=0)tools=load_tools(["llm-math...
python-dotenv==1.0.0 langchain==0.0.137 pinecone-client==2.2.1 然后在终端运行该文件: pip install -r requirements.txt 2. 新建环境文件.env 以pycharm为例,先在设置中找到插件plugins,在Marketplace搜索envfile,安装插件EnvFile。 然后新建后缀为.env的环境文件,内容为pinecone(矢量存储)和openai的KPI密钥和...
from langsmith import Client client = Client()创建一个LangChain组件，并记录运行到平台。在本例中...