就比如,前段时间就有一个朋友来找我帮忙,因为他想要调用 OpenAI 的API 接口来做基于 LangChain 的开发,但是因为刚学习,很多基础知识不懂,就卡在了第一步。 确实,LangChain 的好处是会抹平很多AI大模型的调用差异,但是抛开 LangChain 本身不谈,直接调用一个 AI 大模型的 API 接口,对很多朋友来说也不是很容易...
在使用LangChain实现自动调用API接口之前，我们需要进行一些基本的配置和准备工作。首先，确保已经安装了LangChain库及其依赖项。其次，准备好需要调用的API接口，包括API的URL、请求方法（GET、POST等）、请求参数等。这些信息将用于构建API请求。三、创建LangChain模型与API调用逻辑 接下来，我们需要创建一个LangChain模型...
用ApiFox来验证接口 2. 使用flasgger生成的API 使用浏览器打开地址:http://127.0.0.1:5001/apidocs/,依图示对接口进行测试。 使用flasgger生成的API 使用flasgger生成的API 使用flasgger生成的API 下载源代码 gitee github 参考: 用Flask做langchain服务的API...
1. 确定要调用的第三方API及其功能 首先,你需要明确你要调用的第三方API及其具体功能。例如,你可能想要调用一个天气API来获取当前天气信息。 2. 在LangChain中创建一个新的Agent或工具 在LangChain中,你可以通过创建一个新的Agent或工具来封装与第三方API的交互。以下是一个创建Agent的示例代码: python from lang...
对大模型的调用通常有以下几种方式:方式一、大模型厂商都会定义http风格的请求接口,在代码中可以直接发起http请求调用;方式二、在开发环境中使用大模型厂商提供的api;方式三、使用开发框架Langchain调用,这个就像java对数据库的调用一样,可以直接用jdbc也可以使用第三方框架,第三方框架调用会封装一些共性问题,比如参数配置...
很明显,LLM作为LangChain能力的基础,是了解LangChain工程化设计的前提。接下来我们就从最基础的LLM API使用谈起,一步步了解LangChain的工程化构建过程及其背后的设计理念。 二、环境准备 Python环境:建议3.8版本以上。 OpenAI SK:自备。 环境变量:export OPENAI_API_KEY="<Your-OpenAI-SK>" ...
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这种API接受一或多个ChatMessage作为输入,并返回一个AiMessage作为输出。ChatMessage通常包含文本,但有些LLM还支持混合文本和Image的输入。如OpenAI的gpt-4o-mini和Google的gemini-1.5-pro都属于这种。 LangChain4j中,将不再扩展对LanguageModel的支持,因此所有新功能采用ChatLanguageModelAPI。
简介:langchain 入门指南(一)- 准备 API KEY 在开始之前,我们需要先准备一个可以调用 OpenAPI 的 key,又或者是其他 LLM 的 key。 因为墙的原因,所以没有办法直接使用 OpenAI 的 key 来调用,但是我们可以使用一些替代品或者代理,可选的有: 零一万物:使用的是它自身提供的 LLM,https://platform.lingyiwanwu.co...
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate # API密钥 API_KEY = "sk-sxhxxxoyw" # 自定义硅基流动大模型类 class CustomLLM_Siliconflow: def __call__(self, prompt: str) -> str: # 初始化OpenAI客户端(base_url是硅基流动网站的地址) ...