from langchain.llms import OpenAI # 创建OpenAI模型实例 openai = OpenAI(temperature=0.7, max_tokens=50) 5.2 如何使用LangChain集成OpenAI的模型 使用LangChain集成OpenAI模型,你可以轻松地调用OpenAI的API来执行各种NLP任务。 # 调用OpenAI模型生成文本 response = openai.generate("Hello, how can I assist you...
在LangChain中使用OpenAI服务常基于llms模块中的OpenAIAPI和chat_models中的ChatOpenAIAPI。 llms模块中的OpenAI接口(langchain.llms.OpenAI)是更通用的接口,用于与不同类型的语言模型进行交互。它可以与各种LLM模型集成,包括不仅限于ChatGPT,还包括其他类型的语言模型,如"text-davinci-003"等。 chat_models模块是llm...
从LangChain的官网上了解了粗略的概念的,就是OpenAI是属于LLMs,而ChatOpenAI是属于聊天模型。所以要理解ChatOpenAI 和 OpenAI 的区别,就得先知道LLMs和聊天模型的区别。那接下来就打开官网看看这俩到底是什么。 在LangChain 官网和中文网上的相关解释: ·ModelsThere are two main types of models that LangChain i...
# 导入Python REPL工具并实例化Python代理from langchain.agents.agent_toolkits import create_python_agentfrom langchain.tools.python.tool import PythonREPLToolfrom langchain.python import PythonREPLfrom langchain.llms.openai import OpenAIagent_executor = create_python_agent( llm=OpenAI(temperature=0, ...
# 导入Python REPL工具并实例化Python代理from langchain.agents.agent_toolkits import create_python_agentfrom langchain.tools.python.tool import PythonREPLToolfrom langchain.python import PythonREPLfrom langchain.llms.openai import OpenAIagent_executor = create_python_agent( llm=OpenAI(temperature=0, max...
今天我们将深入探讨使用LangChain和Pinecone创建基于文档的问答系统的过程,利用最新的大文本语言模型(LLMs),如OpenAI GPT-4和ChatGPT。 LangChain 是一个强大的框架,专为开发由语言模型驱动的应用程序而设计,而 Pinecone 则是一个高效的向量数据库,用于构建高性能的向量搜索应用程序。我们的用例重点是在特定的文档上回...
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'your apikey' import langchain from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.cache import SQLiteCache # 设置语言模型的缓存数据存储的地址 langchain.llm_cache = SQLiteCache(database_path=".langchain.db") ...
我们都知道向 openAI 调用接口都是要花钱的,如果用户问同一个问题,对结果进行了缓存,这样就可以减少接口的调用并且也能加快接口返回的速度。LangChain 也很贴心的提供了缓存的功能。并且提供了两种缓存方案,内存缓存方案和数据库缓存方案,当然支持的数据库缓存方案有很多种。
llm = OpenAI(temperature = 0.1) print(llm('如何理解大模型的边界问题')) 1.2 使用HuggingFace开源模型 不建议此类方法直接下载,建议模型下载部署使用自定义API的方式调用。拥抱脸所有开源模型信息见:https://huggingface.co Python 收起 from langchain.llms import HuggingFace...
from langchain.chat_models import ChatOpenAI # 为了翻译结果的稳定性,将 temperature 设置为 0 translation_model = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0) translation_model(chat_prompt) 使用LLMChain 简化重复构造 ChatPrompt 1 2 3 4 5 6 from langchain.chains import LLMChain # 无...