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LangChain官网地址 Introduction | ️ LangChain LangChain是一个基于语言模型开发应用程序的框架。它可以实现以下应用程序 数据感知将语言模型连接到其他数据源自主性允许语言模型与其环境进行交互
LangChain的主要价值在于
组件化为使用语言模型提供抽象层以及每个抽象层的一组实现。组件是模块化且易于使用的无论您是否使用LangChain框架的其余部分。现成的链结构化的组件集合用于完成特定的高级任务
LangChain具体能力 优劣势 LangChain实践
本地环境安装
pip install langchain
langchain依赖关系 下面使用Langchain来集成阿里的通义千问
首先要申请API-key 然后本地python调用一下
参考地址阿里云登录 - 欢迎登录阿里云安全稳定的云计算服务平台
代码如下
import os
from openai import OpenAIclient OpenAI(# 若没有配置环境变量请用百炼API Key将下行替换为api_keysk-xxx,api_keyos.getenv(DASHSCOPE_API_KEY), base_urlhttps://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1,
)
completion client.chat.completions.create(modelqwen-plus, # 此处以qwen-plus为例可按需更换模型名称。模型列表https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/modelsmessages[{role: system, content: You are a helpful assistant.},{role: user, content: 你是谁}],)print(completion.model_dump_json())
API-Key申请参考链接 如何获取API Key_大模型服务平台百炼(Model Studio)-阿里云帮助中心
有一定的免费额度
本地测试输出如下
{id:chatcmpl-f970c884-fbe9-99f0-8d9f-8c18209ee58f,choices:[{finish_reason:stop,index:0,logprobs:null,message:{content:我是来自阿里云的大规模语言模型我叫通义千问。,refusal:null,role:assistant,audio:null,function_call:null,tool_calls:null}}],created:1740919207,model:qwen-plus,object:chat.completion,service_tier:null,system_fingerprint:null,usage:{completion_tokens:16,prompt_tokens:22,total_tokens:38,completion_tokens_details:null,prompt_tokens_details:{audio_tokens:null,cached_tokens:0}}}接下来使用LangChain来接入大模式试下
import os
from langchain_community.llms import Tongyi
from langchain_core.messages import HumanMessageos.environ[DASHSCOPE_API_KEY] xxx # 此处为通义千问的API KEYllm Tongyi(temperature1) # 创建一个Tongyi模型实例设置温度为1
result llm.invoke([HumanMessage(content你是谁)]) # 使用模型进行语言处理任务
print(result) # 输出处理结果
输出结果如下
我是阿里云开发的一款超大规模语言模型我叫通义千问。 LangChain作为一个脚手架 能够快速集成大模型以及实现一些其他格式化功能本质是为了能够更好的调用相关大模型API以及进行业务逻辑处理。
