如何使用 langchain 与 openAI 连接

news2024/11/15 23:45:38

上一篇写了如何安装 langchain

https://www.cnblogs.com/hailexuexi/p/18087602

这里主要说一个 langchain的使用

创建一个目录 langchain ，在这个目录下创建两个文件

main.py

这段python代码，用到了openAI，需要openAI及FQ。这里只做为示例

# -*- coding: utf-8 -*-
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

#rom langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddings

#from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain_community.vectorstores import Chroma

from langchain.chains import RetrievalQA

#from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain_community.chat_models import ChatOpenAI

#from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.document_loaders import TextLoader

from langchain_community.llms import Tongyi

import os
import openai

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore', category=FutureWarning)

os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'sk-*******************************'             
os.environ['OPENAI_API_BASE'] = 'https://api.openai.com/v1'
os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = "sk-*************************"

def run():
    loader = TextLoader('qa.txt')
    data = loader.load()
 
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size= 50, chunk_overlap = 0)
    all_splits = text_splitter.split_documents(data)                                                
                                                                                                    
    vectorstore = Chroma.from_documents(documents=all_splits, embedding=OpenAIEmbeddings())         
                                                                                                
    while True:                                                                                     
        print("请输入问题，例如：弦丝画制作的活动时长是多少？")                                     
        query = input("请输入:")                                                                    
        if "end" == query:                                                                          
            break                                                                                   
        question = query                                                                            
        print(f"问题：{question}")                                                                  
                                                                                                   
#        llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
        llm = Tongyi()
        qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=vectorstore.as_retriever())           
        ret = qa_chain({"query": question})                                                         
        print(f"回答：{ret['result']}")                                                             
if '__main__' == __name__:
    run()

qa.txt

这个文件用于存放问答对

问题：弦丝画制作的活动时长是多少？
答案：弦丝画制作活动时长是2—3小时。
问题：用弦丝画制作福字是多少元一位？
答案：用弦丝画制作福字、旺字等单字款价格120元/人。
问题：用弦丝画制作旺字是多少元一位？
答案：用弦丝画制作福字、旺字等单字款价格120元/人。
问题：用弦丝画制作喜字是多少元一位？
答案：用弦丝画制作福字、旺字等单字款价格120元/人，其他图案款请咨询详谈。
问题：端午节香囊的制作价格是多少元一位？
答案：端午节香囊价格100元/人。
问题：中秋节月饼的制作价格是多少元一位？
答案：中秋节月饼价格120元/人。

运行 main.py