聊天机器人使用 AzureChatOpenAI() 函数来启动我们的 LLM 聊天模型。您可以轻松地将其替换为此处列出的其他聊天模型。 1from langchain.chat_models import AzureChatOpenAI 2 3BASE_URL = "<URL>" 4API_KEY = db.secrets.get("AZURE_OPENAI_KEY") 5DEPLOYMENT_
from langchain_community.chat_models importChatOllamafrom langchain_community.embeddings importHuggingFaceEmbeddingsfrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder, PromptTemplate load模型,embeddings模型我们用BAAI的BGE(没有的同学直接去huggingface下),LLM就使用前面我们制作好的ollama用的...
首先，我们需要使用 OpenAI 的 API 初始化语言模型。这一步涉及使用 langchain_openai 包创建一个 ChatOpenAI 的实例，该实例将作为 OpenAI 语言模型的接口。这需要 OpenAI 的 API 密钥，您可以从您的 OpenAI 帐户获取该密钥。from langchain_openai import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI(api_key="")将空字符串替换...
from llm.adaptor import SparkApifrom typing import Any, List, Mapping, Optionalfrom langchain.callbacks.manager import CallbackManagerForLLMRunfrom langchain.llms.base import LLM#用于配置大模型版本，默认“general/generalv2”# domain = "general" # v1.5版本#domain = "generalv2" # v2.0...
from langchain.llms import OpenAI llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003") llm("牛肉面起源于哪个城市") Langchain有model,Data Connection,chains,Memory,Agents,Callbacks,每个模块的使用会在下一篇说明,OpenAI类属于model模块,如下图所示,Model 模块的主要职责1个是提示词的生成,1个是解决对大模型的调...
os.environ["OPENAI_API_KEY"]='your apikey'importlangchain from langchain.chat_modelsimportChatOpenAI from langchain.cacheimportSQLiteCache # 设置语言模型的缓存数据存储的地址 langchain.llm_cache=SQLiteCache(database_path=".langchain.db")# 加载 llm 模型 ...
LangChain 如何与 OpenAI 的 LLM 合作 LangChain还可以让你创建一些可以执行动作的应用程序，比如上网、发邮件、完成其他API相关的任务。你可以看看AgentGPT，这是一个很好的例子。这样的应用程序有很多可能的用途，这里只是我随便想到的一些：个人AI邮件助手AI学习伙伴AI数据分析定制公司客服聊天机器人社交媒体内容创作...
API keys 使用LLMs构建应用程序需要您要使用的某些服务的API密钥,并且某些API是付费的。 LLM供应商 (必填):您首先需要使用LLM提供程序的API密钥。我们目前正在经历 “AI的Linux时刻”,开发人员必须基于主要在性能和成本之间的权衡,在专有或开源基...
LangChain的基本构建模块是LLM,它将字符串作为输入并返回一个字符串。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from langchain.llmsimportOpenAI 而聊天模型是语言模型的变体。虽然聊天模型在底层使用语言模型,但它们暴露的接口有点不同:它们没有暴露“文本输入,文本输出”的API,而是将聊天消息(ChatMessage...
作为一款开源的 Python 框架,LangChain 旨在促进基于 LLM 的应用程序开发。基于所提供了一套工具、组件和接口等套件,LangChain 简化了以 LLM 为核心的应用程序的构建过程。通过 LangChain,开发人员能够轻松管理与语言模型的交互,无缝连接不同的组件,并集成 API 和数据库等资源。