使用 ChatFriendli 构建灵活的对话AI应用-优快云博客

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在当今的AI应用程序中，构建高效且可扩展的对话系统是一个核心需求。本次教程将带您深入了解如何通过 ChatFriendli 结合 LangChain 实现这一目标。ChatFriendli 提供了灵活的方法来生成对话AI响应，支持同步和异步调用，极大地优化了性能和成本。

技术背景介绍

ChatFriendli 是一个专为高负载AI应用设计的解决方案。它提供了多种部署选项，可以根据需求轻松扩展，并以高效的方式运行对话模型。其核心在于能够灵活选择不同的对话模型，并支持异步调用以提高响应速度和用户体验。

核心原理解析

ChatFriendli 提供了几个关键的API方法，包括 invoke、batch、generate 和 stream。这些方法允许开发者根据实际需求进行串行或并行处理，支持大规模并发请求。

代码实现演示

我们将演示如何配置和使用 ChatFriendli 来处理调入对话模型，以及如何利用其异步能力以提高应用效率。

环境设置

确保安装必要的库：

pip install -U langchain-community friendli-client

import getpass
import os

# 设置个人访问令牌以便进行身份验证
os.environ["FRIENDLI_TOKEN"] = getpass.getpass("Friendli Personal Access Token: ")

初始化 ChatFriendli

选择需要使用的对话模型，示例中我们选择了 llama-2-13b-chat：

from langchain_community.chat_models.friendli import ChatFriendli

# 初始化对话模型，支持多种模型选择
chat = ChatFriendli(model="llama-2-13b-chat", max_tokens=100, temperature=0)

使用同步API调用

from langchain_core.messages.human import HumanMessage
from langchain_core.messages.system import SystemMessage

# 创建系统和人类消息实例
system_message = SystemMessage(content="Answer questions as short as you can.")
human_message = HumanMessage(content="Tell me a joke.")
messages = [system_message, human_message]

# 同步调用API以获取响应
response = chat.invoke(messages)
print(response.content)

使用异步API调用

异步调用可以在高并发场景大幅度提升效率：

import asyncio

async def main():
    # 异步调用API以获取响应
    response = await chat.ainvoke(messages)
    print(response.content)

# 运行异步主函数
asyncio.run(main())

应用场景分析

ChatFriendli 非常适合应用在需要大规模并发的场景，如在线客服系统、智能助手等。通过其灵活的模型选择和异步调用支持，可以在保证性能的同时大幅降低运营成本。此外，它提供了详细的调用方法和模型输出内容，使得开发者可以对输出进行更细粒度的控制。

实践建议

模型选择：根据具体应用场景选择合适的模型，可能需要权衡精度和速度。
异步调用：在高并发场景中优先考虑使用异步调用，以提高响应速度和系统吞吐量。
持续优化：通过对模型输出的不断分析和优化，提高用户满意度。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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