注意:LCEL的组件位于langchain-core中,它们将逐渐取代先前存在的(现在为“Legacy”)链。 四、流式(Streaming) 用LCEL构建的所有链都使用了标准stream和astream方法,以及标准astream_log方法,该方法流式的传输LCEL链中的所有步骤,这些步骤可以被过滤以便很容易地获得所采取的中间步骤和其他信息。 from langchain_ope...
介绍减少延迟的具体措施,包括预热策略、并行处理、流式响应等技术方案。 fromlangchain.callbacks.streaming_stdoutimportStreamingStdOutCallbackHandlerclassStreamHandler(StreamingStdOutCallbackHandler):def__init__(self): self.tokens = [] self.response_ready = asyncio.Event()asyncdefon_llm_new_token(self, toke...
from langchain.llms import OpenAI from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler llm = OpenAI(streaming=True, callbacks=[StreamingStdOutCallbackHandler()], temperature=0) resp = llm("给我写首诗") 统计token数目 这个统计token使用数目的功能目前只能在openai使用。 from la...
一、什么是HTTP API流式调用? HTTP API流式调用(HTTP Streaming)是一种传输方式,服务器不会等待所有的数据生成完毕再返回给客户端,而是将响应数据逐步分段发送。当大语言模型生成内容时,服务器可以通过流式传输,将文本按块传递给前端,前端可以立即呈现这些部分内容,无需等待完整响应。 流式响应的基本流程: 客户端请...
streaming(流式) 15:12 React agent 15:02 Chatbots 21:23 Multi-Agent Systems(多代理系统 26:54 Planning Agent 34:05 内容介绍 05:18 开启AI革命 06:10 什么是AI 09:55 让AI 懂我们的语言NLP vs. NLU vs. NLG 10:48 学习方法-机器学习 Machine Learning 09:29 学习方法-监督学习Su...
streaming_chat(messages) 智能助手显神通,问答之间意无穷。 虽无机智谈情感,助人解忧似春风。 AIMessage(content='智能助手显神通,问答之间意无穷。\n虽无机智谈情感,助人解忧似春风。', response_metadata={'finish_reason': 'stop'}, id='run-c267a7b1-00f5-4787-a875-79295b4b5936-0') ...
['OPENAI_API_KEY'] llm = ChatOpenAI(temperature=0.0, base_url=openai.base_url, openai_api_key=openai_api_key, streaming=True) return llm if __name__ == '__main__': llm = init_openai() vectordb = VectorDB().vectordb memory = ConversationBufferMemory( memory_key="chat_history", ...
running."""defon_chat_model_start(self,serialized:Dict[str,Any],messages:List[List[BaseMessage]],**kwargs:Any)->Any:"""Run when Chat Model starts running."""defon_llm_new_token(self,token:str,**kwargs:Any)->Any:"""Run on new LLM token. Only available when streaming is enabled."...
[str]=None"""表示最终用户的唯一标识符,可以监视和检测滥用行为,防止接口恶意调用"""streaming:bool=False"""是否以流式接口的形式返回数据,默认false"""cache:bool=False"""是否开启缓存,默认为false"""model_kwargs:Dict[str,Any]=Field(default_factory=dict)"""Holds any model parameters valid for `...
from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler from langchain_community.llms import LlamaCpp llm = LlamaCpp( model_path="llama-2_q4.gguf", n_gpu_layers=100, n_batch=512, n_ctx=2048, f16_kv=True,