openai.api_type = "azure" openai.api_base = "https:/xxx/" openai.api_version = "2022-12-01" openai.api_key = " xxx" # 通过LangChain从Azure OpenAI服务启动对LLM的连接。 # Initiate a connection to the LLM from Azure OpenAI Service via LangChain. llm = AzureOpenAI( openai_api_key="...
第一步完成后,我们已经可以在本地调用 API 了,接下来只需要将其部署到一台服务器上就行。 有几种方法,一种是你弄一台虚机,在虚机上安装这一套环境,然后在虚机上去跑这个代码,这种属于在 IaaS 层面的应用。 另外一种你可以选择一些封装好的 PaaS 服务,比如 Azure Web App 就是微软 Azure 云中专门针对 Web ...
deployment_name = "gpt-35-turbo-instruct" os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] = AZURE_OPENAI_ENDPOINT os.environ["OPENAI_API_VERSION"] = OPENAI_API_VERSION main.py最小可运行代码: from langchain_openai import AzureOpenAI import setting llm = ...
然后,需要为应用配置托管标识,并为其分配适当的角色来访问 Azure OpenAI 和会话池。 设置容器应用环境的变量和应用名称: Bash ENVIRONMENT_NAME=aca-sessions-tutorial-env CONTAINER_APP_NAME=chat-api 生成应用并将其部署到 Azure 容器应用: Bash az containerapp up \ --name$CONTAINER_APP_NAME\ --resource-gr...
开发LangChain 代码时,可能使用定义环境变量来存储凭据,例如 AzureOpenAI API 密钥,这是调用 AzureOpenAI 模型所必需的。 建议在提示流中将凭据从环境变量转换为连接,而不是在代码中直接编码凭据,并在云中运行 LangChain 代码时将其公开为环境变量。 这样就可以安全地将凭据和代码分开存储和管理。
用于创建一个可以处理csv文件的agentfrom langchain.llms import AzureOpenAI# 从langchain.llms模块导入AzureOpenAI类,用于创建一个使用AzureOpenAI的语言模型port necessary libraries # 导入需要的库import openai# 导入openai库,用于调用openai的apiimport pandas as pd# 导入pandas库,用于处理数据表格from langchain....
Question Answering over Docs[2]这是LangChain官方文档给出的示例,如果你使用的是OpenAI官方的API,你只需要复制粘贴上面的代码,就可以实现针对大文本进行提问。 如果你使用的是Azure OpenAI提供的接口,那就比较麻烦,需要多一些设置。我们来看...
Azure OpenAI — 🦜🔗 LangChain 0.0.194 如上图找到层级关系: importos#Import Azure OpenAIfromlangchain.llmsimportAzureOpenAIimportopenai#response = openai.Completion.create(#engine="text-davinci-002-prod",#prompt="This is a test",#max_tokens=5#)os.environ["OPENAI_API_TYPE"] ="azure"os....
首先默认你已经有了azure的账号。 最重要的是选择gpt-35-turbo-instruct模型、api_version:2023-05-15,就这两个参数谷歌和尝试了很久才成功。 我们打开https://portal.azure.com/#home,点击更多服务: 我们点击Azure OpenAI: 再点击创建: azure访问有点慢,我们等一会后会跳转到下面页面: ...
第一步，根据所用模型设置环境变量。如果是 OpenAI，只需设置 OpenAI API Key；如果是 Azure OpenAI，则需设置 type、api verseion、api base 和 api key。第二步，使用 LangChain 的 WebBaseLoader，配置网页 URL 以加载文本。加载后的 documents 包含网页元数据和文本。第三步，对文档拆分并向量化...