网上的很多例子都只有调用OpenAI的,自己试了一下调用AzureChatOpenAI, 首先设置环境变量这个不用多说了: export OPENAI_API_TYPE=azure export OPENAI_API_VERSION=2023-03-15-preview export OPENAI_API_BASE=https://自己的网址.openai.azure.com/ export OPENAI_API_KEY=自己的key 一个和707谈恋爱的role play...
from langchain.chat_models import AzureChatOpenAI 并在初始化 llm 模型时,使用 AzureChatOpenAI,按下图配置好模型的参数 这时,我们再次调用 API ,就会通过 Azure OpenAI 模型返回给我们内容。 也支持上下文回答 通过记忆长期存储用户的对话内容 现在我们就解决了 Azure OpenAI 本身的上下文对话,这时已经可以通过上下文...
ChatOpenAI侧重于模型被给与一组消息来构成会话,模型基于这组会话会进行后续的响应。OpenAI是基于问与答,没有会话的概念。 选择ChatOpenAI的情况是需要构建一个能够进行实时对话交流的聊天机器人,用于与用户进行自然语言交互和提供实时的响应。这种情况下,ChatOpenAI可以用于开发聊天机器人、虚拟助手或客服系统等应用。 选...
azureOpenAIApiKey:Azure OpenAI的秘钥。 azureOpenAIApiInstanceName:Azure OpenAI资源的名称。 azureOpenAIApiDeploymentName:您部署的模型名称。 azureOpenAIApiVersion:API的版本号,目前支持多个版本,如2023-03-15-preview、2022-12-01、2023-05-15等。 示例代码: import { OpenAIChat } from "langchain/llms/open...
Azure OpenAI — 🦜🔗 LangChain 0.0.194 如上图找到层级关系: import os # Import Azure OpenAI from langchain.llms import AzureOpenAI import openai #r
System Info I have just updated my LangChain packages. Until a few weeks ago, LangChain was working fine for me with my Azure OpenAI resource and deployment of the GPT-4-32K model. As I've gone to create more complex applications with it...
问题描述 / Problem Description 因為要用Azure openai,所以將knowledge_base_chat.py中的get_ChatOpenAI() 改寫成Langchain中Azure openai的API接口 code如以下 def get_ChatOpenAI( model_name: str, temperature: float, streaming: bool = True, callbacks: List[Calla
这是因为Azure OpenAI服务提供的embedding模型,并发请求只有1.而在LangChain会以一个比较高的并发去请求,所以会报这个错误。 不要在去源代码上修改了。我们回到最开始的代码: index = VectorstoreIndexCreator().from_loaders([loader]) 来...
第三步，对文档拆分并向量化。对于大量内容，使用 CharacterTextSplitter 按字符拆分，配合 Embedding 模型和向量数据库进行向量化存储。在 Azure OpenAI 情况下，注意配置。第四步，初始化提问链，准备后续提问。指定提问使用的 LLM 模型、检索方式和向量内容。Azure OpenAI 使用时，通过 AzureChatOpenAI 初始...
Azure OpenAI上下文对话 对于使用Azure OpenAI的情况，初始化环境时将相关OpenAI内容替换为Azure OpenAI。在配置`Embeddings`模型时，使用Azure OpenAI并确保`chunk_size`设置为1，以避免Azure报错。替换`ChatOpenAI`为`AzureChatOpenAI`以初始化`llm`模型，并根据需要配置模型参数。通过上述调整，我们能够利用...