export LANGCHAIN_TRACING_V2="true" export LANGCHAIN_API_KEY="..." 或者,如果在笔记本中,您可以使用以下方式设置它们: import getpass import os os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true" os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass() 创建API密钥 要创建设置页面的API密钥头。然后单击...
LangChain库:Python和JavaScript库。包含用于各种组件的接口和集成,用于将这些组件组合成链和代理的基本运行时,以及链和代理的现成实现。 LangChain Templates:提示模板,一系列易于部署的参考体系结构,适用于各种任务。 LangServe:一个用于将LangChain链部署为REST API的库。 LangSmith:一个开发者平台,允许您在任何LLM框...
#pip install -U langchain #pip install chromadb #预置服务 Embedding-V1公有云在线调用服务 0.002元/千tokens from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.chat_models import ErnieBotChat from langchain.embeddings import ErnieEmbeddings #https://api.python.langchain.com/en/latest/api_refe...
with_message_history = RunnableWithMessageHistory(model, get_session_history) API Reference:ChatMessageHistory|BaseChatMessageHistory|RunnableWithMessageHistory 现在我们需要创建一个配置,每次传递给可运行的时候使用。这个配置包含的信息不是直接的输入的一部分,但仍然很有用。在这种情况下,我们想要包含一个session_...
下载链接:https://www.python.org/downloads OpenAI SK:自备。 申请地址:https://platform.openai.com/api-keys 环境变量:export OPENAI_API_KEY="<Your-OpenAI-SK>" 安装LangChain: 执行命令:pip install langchain langchain-openai 3. 设计推演
_=load_dotenv(find_dotenv())client=OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")) 接下来,我们将导入两个最常用的文本拆分器: 代码语言:python 代码运行次数:1 运行 AI代码解释 fromlangchain_text_splittersimport(CharacterTextSplitter,RecursiveCharacterTextSplitter,) ...
python-dotenv==1.0.0 langchain==0.0.137 pinecone-client==2.2.1 Pinecone是我们将要和LangChain一起使用的向量存储（Vector Store）。在这里，你要把你的OpenAI、Pinecone环境和Pinecone API的API密钥存储到你的环境配置文件里。你可以在它们各自的网站上找到这些信息。然后我们就用下面的代码来加载那个环境文件...
下载链接:https://www.python.org/downloads OpenAI SK:自备。 申请地址:https://platform.openai.com/api-keys 环境变量:export OPENAI_API_KEY="<Your-OpenAI-SK>" 安装LangChain: 执行命令:pip install langchain langchain-openai 3. 设计推演
选中知识库并没有对应的接口,主要是选中知识库后,更新界面的(1)知识库介绍(2)知识库文档信息,包括源文件(遍历文件夹)和向量库(遍历数据库)。 (1)遍历文件夹 比如 test 知识库对应的 L:\20231106_ConversationSystem\ChatCopilot\Langchain\Langchain-Chatchat-0.2.8\knowledge_base\test 文件夹...