os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '你的api key' from langchain.llms import OpenAI # 加载 OpenAI 模型,并指定模型名字 llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003",max_tokens=1024) # 向模型提问 result = llm("怎么评价人工智能") 3.2. 通过谷歌搜索并返回答案 为了实现我们的项目,我们需要使用 Se...
5.1 token 的使用状态 这里采用OpenAI 的API , 使用langchain 应用框架来构建简单应用,进而描述当前文本输入的token 使用状态。 from langchain.llms import OpenAI from langchain.callbacks import get_openai_callback llm = OpenAI(model_name="text-davinci-002", n=2, best_of=2) with get_openai_callba...
pip install --upgrade langchainfromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAI#要减少LLM 生成文本的随机性,请设置温度参数= 0.0chat=ChatOpenAI(temperature=0.0)chat 这里我们定义了一个Langchain的聊天模型,该模型的默认参数均为openai的API的参数,如“model_name”=“gpt-3.5-turbo”,“temperature”=0.0等,这里需要...
这里采用OpenAI 的API , 使用langchain 应用框架来构建简单应用,进而描述当前文本输入的token 使用状态。 复制 fromlangchain.llmsimportOpenAIfromlangchain.callbacksimportget_openai_callback llm=OpenAI(model_name="text-davinci-002",n=2,best_of=2)withget_openai_callback()ascb: result=llm("给我讲个笑...
llm = OpenAI(model_name="text-davinci-002", n=2, best_of=2) with get_openai_callback() as cb: result = llm("给我讲个笑话吧") print(cb) 对于Agent 类型的应用而言,可以用类似的方法得到各自token的统计数据。 from langchain.agents import load_tools ...
llm=OpenAI(model_name="text-davinci-002",n=2,best_of=2)withget_openai_callback()ascb:result=llm("给我讲个笑话吧")print(cb) 对于Agent 类型的应用而言,可以用类似的方法得到各自token的统计数据。 代码语言:javascript 复制 from langchain.agentsimportload_tools ...
from langchain import PromptTemplate, OpenAI, LLMChain prompt_template = "What is a good name for a company that makes {product}?" llm = OpenAI(temperature=0) llm_chain = LLMChain( llm=llm, prompt=PromptTemplate.from_template(prompt_template) ) llm_chain("colorful socks") ...
llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003",max_tokens=1024)llm("怎么评价人工智能") LLMS层 这一层主要强调对models层能力的封装以及服务化输出能力,主要有: 各类LLM模型管理平台:强调的模型的种类丰富度以及易用性 一体化服务能力产品:强调开箱即用 ...
from openai import OpenAI # 指向本地服务器 client = OpenAI(base_url="http://localhost:1234/v1", api_key="lm-studio") completion = client.chat.completions.create( model="TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF", messages=[ {"role": "system", "content": "总是用押韵来回答。"}, ...
相对于最新推出的“Assistant API” ,感觉这种方式在工程化的显得不够灵活和直接,不是很“智能”,目前“fine-tuning model”最高也只能支持GPT-3.5系列模型。如下图: 检索增强生成(RAG)技术概述和应用 通过上一章的介绍,你可以发现OpenAI已经大规模使用工程化的技术使用户能够基于自己的知识库对其GTP系列大模型进行...