ZHIPUAI_API_KEY 从open.bigmodel.cn/获取 按照LangChain文档的基本用法我们使用智谱AI模型。 如下 from langchain_community.chat_models import ChatZhipuAI from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage import os os.environ["ZHIPUAI_API_KEY"] = "。。。" chat = ChatZhipu...
遂想到昨天谷歌搜索时的第二个网站的内容,抱着试试的心态,ctrl c、ctrl v,它就流起来了,它真的流起来: defget_llm_lc(self, app, r: ChatCompletionRequestStruct):"""获取ai响应langchain版"""returnChatOpenAI( temperature=0.5, openai_api_key=Config.ZHIPUAI_API_KEY, openai_api_base=Config.ZHIPUAI...
1.3对话代码示例 然后使用GLM-4的对话调用示例: from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="your zhipuai api key", base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/" ) completion = client.chat.completions.create( model="glm-4", messages=[ {"role": "system", "content": "你是...
使用前请设置环境变量ZHIPUAI_API_KEY,值为智谱AI的API Key。 工具使用 Set environment variables importgetpassimportosos.environ["ZHIPUAI_API_KEY"]=getpass.getpass() fromlangchain_glmimportChatZhipuAIllm=ChatZhipuAI(model="glm-4") 定义一些示例工具: ...
from langchain_community.chat_models import ChatZhipuAI model = ChatZhipuAI( model="glm-4", ) 这里实例化了ChatZhipuAI,即GLM,后面要问大模型的时候可以直接llm.invoke(问题)。接着来看RAG的构建代码: import bs4 from langchain import hub
首先定义LangChain里智谱大模型的包装类,参考第一篇文章里有,或者从github上下载:https://github.com/taoxibj/docs/blob/main/zhipuai.py 创建大模型对象 # 填写您自己的APIKeyZHIPUAI_API_KEY ="..."llm = ChatZhipuAI( temperature=0.1, api_key=ZHIPUAI_API_KEY, ...
zhipuai>=2.0.1 pydantic>=2.5.3 sse-starlette>=2.0.0 uvicorn>=0.27.0 timm>=0.9.12 tiktoken>=0.5.2 # for langchain demo langchain>=0.1.4 langchainhub>=0.1.14 arxiv>=2.1.0 注意:如果和本文发布时间很近的话不建议使用 GLM3 作为本地模型,目前 LangChain 还没有将 GLM3 ...
generate_response函数使用ZhipuAILLM模型生成对话的响应。它接受用户输入的文本和 API 密钥,调用模型的invoke方法生成回复,并使用StrOutputParser对输出进行解析。 def generate_response(input_text, openai_api_key): llm = ZhipuAILLM(temperature=0.7, api_key=openai_api_key) ...
from zhipuai_embedding import ZhipuAIEmbeddings# embedding = HuggingFaceEmbeddings(model_name="moka-ai/m3e-base") 这是引入本地部署模型的方式embedding = ZhipuAIEmbeddings() # 引入在线embedding服务query1 = "旅游"query2 = "火箭"query3 = "航天"emb1 = embedding.embed_query(query)Embedding以后，...
os.environ["ZHIPUAI_API_KEY"] = "zhipuai_api_key" 直接使用最新的glm-4模型: chat = ChatZhipuAI( model="glm-4", temperature=0.5, ) 二、基础使用: messages = [ AIMessage(content="Hi."), SystemMessage(content="你的角色是一个诗人."), ...