3 . 实现我们的代理 server.py 以作为 LangServe API 运行。使用LangChain的命令行界面创建应用程序使用LangServe部署LangChain应用程序带来了无缝的集成之旅，弥合了复杂的AI功能和RESTful API暴露之间的差距，使开发人员能够有效地利用LangChain的全部功能，为在当今快节奏的数字环境中部署智能应用程序树立了新标准。Lan...
App definition app = FastAPI( title="LangChain Server", version="1.0", description="A simple api server using Langchain's Runnable interfaces", ) # 3. Adding chain route add_routes( app, category_chain, path="/category_chain", ) if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn....
我们将展示如何使用通过 API 提供的模型(例如 OpenAI)和本地开源模型,以及使用 Ollama 等集成。 首先我们需要导入LangChain x OpenAI集成包。 pip install langchain-openai 访问API 需要 API 密钥,您可以通过创建帐户并前往此处获取该密钥。一旦我们有了密钥,我们就需要通过运行以下命令将其设置为环境变量: export O...
sys.modules["fastchat.serve.openai_api_server"].logger = logger app_settings.controller_address = controller_address app_settings.api_keys = api_keys MakeFastAPIOffline(app) app.title = "FastChat OpeanAI API Server" return app 那么webui在Langchain-Chatchat/startup.py是通过cmd直接跑的,所以跟...
LangServe帮助开发者部署 LangChain可运行文件和链作为 REST API。 安装LangServe 安装客户端和服务器: pip install "langserve[all]" 或者只安装客户端: pip install "langserve[client]" 只安装服务器 pip install "langserve[server]" 先介绍到这,下面会讲解如何部署和调用我们的 LangChain 程序。
L:\20231106_ConversationSystem\ChatCopilot\Langchain\Langchain-Chatchat-0.2.8\server\api.py,如下所示: app.post("/knowledge_base/create_knowledge_base", tags=["Knowledge Base Management"], response_model=BaseResponse,summary="创建知识库")(create_kb) ...
千问的 API 直接回答虽然不如智谱 API, 不过好在可以用 agent 功能。使用自定义agent 功能,需要使用能够和 agent 对齐的模型, zhipu-api 暂时还没有对齐,所以需要用 qwen-api. 在server/agent/tools/myrobot.py 文件中修改 serve_drink.py 文件的绝对路径 在对话框输入“我想喝一杯热牛奶” AI 就会去调用...
LangServer LangServe 是一个自动为 LangChain 对象添加多个 API 的 LangChain 子库,方便对应用进行自部署或与现有系统集成。 使用示例 下面是一个部署 OpenAI 聊天模型讲述特定主题笑话的服务器示例 代码语言:javascript 复制 from fastapiimportFastAPI from langchain.promptsimportChatPromptTemplate ...
uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8000 > server.log 2>&1 & 使用测试如下图所示 总结 本文介绍了如何在LangChain开发环境中准备AI大模型私有部署的技术指南，以Baichuan2-13B-Chat-4bits为例，分别介绍了模型下载、基础依赖安装、模型测试和基于FastAPI创建模型访问接口的步骤和代码。当然只是简单的...
from langchain.memory import ZepMemory# Set this to your Zep server URLZEP_API_URL = "http://localhost:8000"ZEP_API_KEY = "<your JWT token>" # optionalsession_id = str(uuid4()) # This is a unique identifier for the user# Set up ZepMemory instancememory = ZepMemory(session_id=ses...