使用LangChain创建一个LLM实例,指定使用OpenAI的模型 在上面的代码中,我们已经创建了一个使用OpenAI模型的LLM实例。这里我们使用的是OpenAI的默认模型(通常是GPT-3)。 通过LLM实例调用OpenAI模型,进行文本生成或问答等任务 现在你可以使用创建的LLM实例来调用OpenAI模型进行各种任务了。例如,进行文本生成: python prompt...
"You are a helpful assistant"),("user","{input}")])#创建llmmodel=ChatOpenAI()#绑定函数描述对象model_with_function=model.bind(functions=[weather_function])#创建chainchain=prompt|model_with_function#测试函数调用功能response=chain
messages=[{"role":"user","content":"What's the weather like in Boston!",}]response=openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo-1106",messages=messages,functions=functions,function_call={"name":"get_current_weather"},#强制调用外部函数)print(response) 调用chatgpt的API返回的结果 从上面的...
在Langchain 库中,OpenAI 函数调用 API 是一个非常重要的功能。通过这个 API,开发者可以在 Langchain 中直接调用 OpenAI 的 API,从而利用 OpenAI 的强大能力来实现更复杂的 NLP 任务。OpenAI 是一个专注于人工智能研究的非营利组织,它提供了一系列的功能和工具,包括自然语言处理、语音识别、图像识别等。通过集成 ...
3 代码调用GPT3.5模型完成对话 3.1 Langchain方式 3.2 Openai方式 1 什么是Langchain LangChain 是一个开源框架,专为开发由语言模型驱动的应用而设计。它通过提供一系列组件和工具,使开发者能够创建和部署高级功能的应用程序,如文本摘要、问题解答和聊天机器人等 (Introduction | 🦜️🔗 LangChain)。
我们可以使用OpenAI的模型来实现这一功能。 首先,我们定义一个函数来调用OpenAI的API,并处理输入内容。该函数会接受一个参数content,即用户输入的内容。然后,我们构建一个系统消息来指引模型如何对用户输入进行分类。接着,我们使用client.chat.completions.create方法调用OpenAI的API,并设置stream=True参数以流式输出的方式...
简单调用openai接口回答问题 首先要导入openai的key,这个key需要注册openai账号获得 import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "..." 1. 2. 此时可以使用自己账号的openai接口了。 from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.schema import HumanMessage, SystemMessage, AIMessage ...
基于langchain调用openai会显示openai.error.AuthenticationError: Incorrect API key provided Aug 1, 2024 Author Gooseeeeeeeeeeeeee commented Aug 1, 2024 测试过如果是from openai import OpenAI的话是完全可以正常使用的,langchain你很高傲吗:( Author Gooseeeeeeeeeeeeee commented Aug 1, 2024 对不起,是op...
上一篇文章,我们用OpenAI的Completion接口实现了一个聊天机器人,由于Completion接口对Token数的限制,需要手动管理聊天记录,除此之外,对接口的调用以及参数设置也需要自己完成。 于是,开源社区就有人将这些常见的需求和模式抽象了出来,开发了一个叫做Langchain的开源库。