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...
classChatZhipuAI(BaseChatModel):""" `ZHIPU AI` large language chat models API. To use, you should have the ``zhipuai`` python package installed. Example: .. code-block:: python from langchain_community.chat_models import ChatZhipuAI zhipuai_chat = ChatZhipuAI( temperature=0.5, api_key=...
from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="your api key", base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/" ) 打开PyCharm编辑器新建demo04.py: 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=...
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...
messages = [HumanMessage(content=text)] zhipuai_model.invoke(messages) '" A good company name for a company that makes colorful socks could be \\"Sockscape\\". This name conveys the idea of a vibrant and diverse world of socks while also incorporating the word \\"scape\\", which impli...
发现缺少了,联想到Zhipu AI发布了新的API v4版本新SDK,我猜测应该是LangChain-Community上面的ChatZhipuAI适配的应该是v3版本的SDK 验证猜测 查看LangChain源码 # file: langchain_community/chat_models/zhipuai.pydef__init__(self,*args,**kwargs):super().__init__(*args,**kwargs)try:importzhipuai ...
AI检测代码解析 _ = load_dotenv(find_dotenv()) # 读取本地 .env 文件 1. 3. 定义功能函数 3.1 生成响应 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。
可以将申请到的 API_KEY 配置到环境变量 ZHIPUAI_API_KEY。 建议使用 .env 文件来管理环境变量,这需要安装 python_dotenv 包: pip install python_dotenv 你的.env 文件: ZHIPUAI_API_KEY="你的KEY" 然后在你的代码目录中: # 加载 .env 到环境变量 import os from dotenv import load_dotenv, find_dote...
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) ...
为了兼容 langchain 开发,将zhipu官方API中的pydantic包从 v2 降级到 v1 - PlumpMole/langchain_zhipuai