01_langchain

news2024/11/16 3:17:39

Langchain简介

LLM的诞生推动了自然语言处理领域的变革，让以前无法实现的一些应用成为了可能。然而仅仅利用LLM还无法完成真正强大的应用程序，还需要一些相关的资源和技术知识。

Langchain用于开发这些应用程序，可用于：

基于文档数据的问答

聊天机器人

OpenAI介绍

一家致力于人工智能的公司，是LLM模型生态圈的主要参与者，推出ChatGPT被人熟知，代表产品chatgpt-3.5，chatgpt-4.0，允许开发人员通过调用API接口访问模型

Langchain与OpenAI

Langchain作为一个开源的开发框架，提供与OpenAI等模型的接口，简化了在应用程序中集成模型和利用模型推理能力的过程

OpenAI API Key

访问OpenAI的模型API需要使用OpenAI API Key，

点击：https://platform.openai.com/account/api-keys

创建您私有的API Key。

第一个Langchain小程序

# 安装langchain的0.0.235版本和openai
pip install langchain==0.0.235 openai

# 从langchain中导入ChatOpenAI类和HumanMessage类
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage

# 设置环境变量，设为您的有效OpenAI API Key
import os
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = '您的有效OpenAI API Key'

# ChatOpenAI类实例化对象chat，ChatOpenAI封装了OpenAI的聊天模型。
# 初始化参数temperature控制生成文本的多样性，model_name设定选择的模型
# temperature范围为0~1，值越靠近零，变化越小，可控性越高，值越靠近1，变化越大，可控性越低，默认0.5
# model_name可省，缺省时默认为gpt-3.5-turbo
chat = ChatOpenAI(temperature = 0, model_name = "gpt-3.5-turbo")

# 完成一次对话，打印生成响应response
# HumanMessage为人类输入指令
response = chat([ HumanMessage(content = "Hello Langchain")])
print(response)

效果