https://cloud.baidu.com/product/wenxinworkshop 打开后点击下图中的申请体验: (2) 文心一言的langchain插件 申请到两个key后,就可以准备开始开发了。要在langchain中接入百度文心一言,可以借助插件:langchain-wenxin 插件安装命令如下: pip install langchain-wenxin 或 pip3 install langchain-wenxin (3) 文心一...
ERNIE-Embedding V1由百度公司提供,依赖于文心大模型能力,以接口形式调用。 https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/alj562vvu M3E M3E是一款功能强大的开源Embedding模型,包含m3e-small、m3e-base、m3e-large等多个版本,支持微调和本地部署。 https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base BGE BGE由北京...
WENXIN_SK = "" def get_access_token(): """ 使用API Key,Secret Key 获取access_token """ url = f"https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id={WENXIN_AK}&client_secret={WENXIN_SK}" payload = json.dumps("") headers ...
目前部分代码还是不太兼容,例如新版本langchain的SQLDatabase和SQLDatabaseChain已经修改到其他的库里了,博主的MYSQL链接问题等等。 新版要求python要高于3.7以上,较低版本无法运行,有包会冲突。本地测试环境:Python 3.10.12 pip install openai langchain langchain-wenxin pymysql langchain_experimental 例如代码中的 ...
(LLM):url="https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/eb-instant"model_name:str=Field(default="ERNIE-Bot-turbo",alias="model")request_timeout:Optional[Union[float,Tuple[float,float]]]=None temperature:float=0.95"""temperature 说明: (1)较高的数值会使输出更加随机...
langchain-wenxin的github地址<https://github.com/ninehills/langchain-wenxin> 3、创建翻译助手 3.1、创建translate_helper.py文件,内容如下: Python 收起 from langchain.prompts import ( ChatPromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate, ) from langchain_wenxin import ChatWenxin WENXIN_APP_...
https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/alj562vvu M3E M3E是一款功能强大的开源Embedding模型,包含m3e-small、m3e-base、m3e-large等多个版本,支持微调和本地部署。 https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base BGE BGE由北京智源人工智能研究院发布,同样是一款功能强大的开源Embedding模型,包含了支持中...
pip install openai langchain langchain-wenxin 现在就可以在pycharm里新建项目测试wenxin大模型了: 文件结构如下: test-wenxin.py: ''' 0.导包 1.获取AK&SK 2. 3.''' from langchain_wenxin import Wenxin # from langchain.chat_models import ChatWenxin ...
wenxin=QianfanChatEndpoint(), ) chain = prompt | llm | StrOutputParser() content = chain.invoke( {"query": "你好,你是什么模型呢?"}, config={"configurable": {"llm": "wenxin"}} ) print(content) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
env 文件中配置 `wenxin_api_key` 和 `wenxin_secret_key`,并使用以下代码加载。 ``` from dotenv import find_dotenv, load_dotenv import os # 读取本地/项目的环境变量。 # find_dotenv()寻找并定位.env文件的路径 # load_dotenv()读取该.env文件,并将其中的环境变量加载到当前的运行环境中 # 如果你...