使用LangChain创建一个LLM实例,指定使用OpenAI的模型 在上面的代码中,我们已经创建了一个使用OpenAI模型的LLM实例。这里我们使用的是OpenAI的默认模型(通常是GPT-3)。 通过LLM实例调用OpenAI模型,进行文本生成或问答等任务 现在你可以使用创建的LLM实例来调用OpenAI模型进行各种任务了。例如,进行文本生成: python prompt...
通过pydantic我们可以轻松定义函数描述对象的类,然后使用langchain的convert_pydantic_to_openai_function方法将其转换成openai所需要的格式,如果不使用pydantic我们必须手动创建openai的函数描述对象,这将是非常低效且繁琐的工作。
messages=[{"role":"user","content":"What's the weather like in Boston!",}]response=openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo-1106",messages=messages,functions=functions,function_call={"name":"get_current_weather"},#强制调用外部函数)print(response) 调用chatgpt的API返回的结果 从上面的...
在Langchain 库中,OpenAI 函数调用 API 是一个非常重要的功能。通过这个 API,开发者可以在 Langchain 中直接调用 OpenAI 的 API,从而利用 OpenAI 的强大能力来实现更复杂的 NLP 任务。OpenAI 是一个专注于人工智能研究的非营利组织,它提供了一系列的功能和工具,包括自然语言处理、语音识别、图像识别等。通过集成 ...
基于langchain调用openai会显示openai.error.AuthenticationError: Incorrect API key provided Aug 1, 2024 Author Gooseeeeeeeeeeeeee commented Aug 1, 2024 测试过如果是from openai import OpenAI的话是完全可以正常使用的,langchain你很高傲吗:( Author Gooseeeeeeeeeeeeee commented Aug 1, 2024 对不起,是op...
综上所述,Langchain库中的OpenAI函数调用API为开发者提供了一种高效、灵活的方式来构建和部署AI应用。通过结构化输出和多模型集成等功能,它能够大大提高AI应用的性能和效率。同时,结合千帆大模型开发与服务平台等强大工具的支持,开发者能够更轻松地实现复杂的AI应用。 随着AI技术的不断发展,我们相信Langchain库中的Op...
2 Langchain依赖下载 3 代码调用GPT3.5模型完成对话 3.1 Langchain方式 3.2 Openai方式 1 什么是Langchain LangChain 是一个开源框架,专为开发由语言模型驱动的应用而设计。它通过提供一系列组件和工具,使开发者能够创建和部署高级功能的应用程序,如文本摘要、问题解答和聊天机器人等 (Introduction | 🦜️🔗...
LangChain调用Azure OpenAI Azure OpenAI — 🦜🔗 LangChain 0.0.194 如上图找到层级关系: importos#Import Azure OpenAIfromlangchain.llmsimportAzureOpenAIimportopenai#response = openai.Completion.create(#engine="text-davinci-002-prod",#prompt="This is a test",#max_tokens=5#)os.environ["OPENAI_...
范式重新被定义: 1、langchain价值被击穿了 2、软件及saas的末日提前来临 3、交互范式重新被定义:人与数字世界的交互方式正式从界面交互过渡到了自然语言交互 4、机器人会成为每个人的生产力,而人未来只是消费者,ai对人类的意义就像电的发明 #chatgpt #ai交互范式转移 #saas的ai化 #openai的api #openai函数调用...
最后,我们利用 create_structured_output_chain 函数创建一个函数链,并运行该链来翻译指定的文本: from langchain.chains.openai_functions import create_structured_output_chain chain = create_structured_output_chain(Translation, llm, prompt, verbose=True) result = chain.run("Hello, how are you?") print...