探索IBM Watsonx.ai：与LangChain集成的强大AI工具

最新推荐文章于 2025-05-20 21:08:02 发布

dfvcbipanjr

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文章标签：人工智能 langchain python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dfvcbipanjr/article/details/144320323

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引言

随着人工智能技术的飞速发展，各种强大的AI工具应运而生，帮助开发者更轻松地实现复杂的AI任务。IBM Watsonx.ai是其中一款杰出的服务，专注于大规模语言模型。在这篇文章中，我们将探讨如何使用LangChain与Watsonx.ai集成，方便地与Watsonx Foundation Models进行通信。

主要内容

设置和安装

要使用Watsonx.ai，我们首先需要安装langchain-ibm包。通过以下命令安装：

!pip install -qU langchain-ibm

接下来，我们需要定义所需的WML（Watson Machine Learning）凭证。以下代码展示了如何设置这些凭证：

import os
from getpass import getpass

watsonx_api_key = getpass() # 提供IBM Cloud用户API密钥
os.environ["WATSONX_APIKEY"] = watsonx_api_key

此外，还可以通过环境变量的方式传递其他密钥：

os.environ["WATSONX_URL"] = "your service instance url"
os.environ["WATSONX_TOKEN"] = "your token for accessing the CPD cluster"
os.environ["WATSONX_PASSWORD"] = "your password for accessing the CPD cluster"
os.environ["WATSONX_USERNAME"] = "your username for accessing the CPD cluster"
os.environ["WATSONX_INSTANCE_ID"] = "your instance_id for accessing the CPD cluster"

加载和初始化模型

在使用Watsonx Foundation Models时，您可能需要根据不同的模型或任务调整模型参数：

parameters = {
    "decoding_method": "sample",
    "max_new_tokens": 100,
    "min_new_tokens": 1,
    "temperature": 0.5,
    "top_k": 50,
    "top_p": 1,
}

然后，使用这些参数初始化WatsonxLLM类：

from langchain_ibm import WatsonxLLM

watsonx_llm = WatsonxLLM(
    model_id="ibm/granite-13b-instruct-v2",
    url="{AI_URL}", # 使用API代理服务提高访问稳定性
    project_id="PASTE YOUR PROJECT_ID HERE",
    params=parameters,
)

创建链和直接调用模型

通过PromptTemplate创建一个随机问题生成器，并执行LLM链：

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = "Generate a random question about {topic}: Question: "
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

llm_chain = prompt | watsonx_llm

topic = "dog"
llm_chain.invoke(topic)

你也可以直接调用模型获取结果：

# 单次调用
watsonx_llm.invoke("Who is man's best friend?")

# 多次调用
watsonx_llm.generate([
    "The fastest dog in the world?", 
    "Describe your chosen dog breed",
])

流式输出

Watsonx.ai支持流式输出功能：

for chunk in watsonx_llm.stream("Describe your favorite breed of dog and why it is your favorite."):
    print(chunk, end="")

常见问题和解决方案

网络访问限制：由于某些地区的网络限制，API访问可能不稳定。建议使用API代理服务提高访问稳定性。
参数配置：不同任务和模型可能需要不同的参数设置。始终参考IBM Watsonx.ai文档以获取最新的信息。

总结与进一步学习资源

通过本文，我们了解了如何利用LangChain与IBM Watsonx.ai集成，实现高效的AI任务。Watsonx.ai提供了强大的语言模型，适用于各种应用场景。有关更多信息和完整的API参考，请访问IBM Cloud文档。

参考资料

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