使用Clarifai平台实现LangChain应用的全生命周期管理

最新推荐文章于 2025-05-01 23:36:42 发布

fGVBSAbe

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文章标签： langchain python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fGVBSAbe/article/details/144973342

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Clarifai作为一个领先的深度学习平台，提供了全面的AI生命周期管理，包括数据探索、标签化、模型训练、评估和推理。这些功能涵盖了图像、视频、文本和音频数据。在LangChain生态系统中，Clarifai是唯一一个在一个生产级平台中同时支持LLM、嵌入和向量存储的提供者，成为LangChain实现的理想选择。

安装与设置

首先，我们需要安装Clarifai的Python SDK：

pip install clarifai

接下来，注册Clarifai账号，并从安全设置中获取个人访问令牌（PAT），将其设置为环境变量，以便访问Clarifai API：

export CLARIFAI_PAT='your-personal-access-token'

模型选择

Clarifai提供了数千种AI模型，适用于各种不同的使用场景。您可以在其平台上浏览模型库以找到最适合您需求的模型。这些模型包括OpenAI、Anthropic、Cohere、AI21等其他提供者的模型，也包括来自开源社区的最新技术，例如Falcon、InstructorXL等。

在Clarifai中，模型根据创建者的用户ID和应用ID组织分类。找到合适的模型后记录下所有需要的ID（如model_id和version_id），以便在代码中使用。

使用语言模型（LLMs）

在Clarifai平台中，您可以选择text to text模型类型。下面是如何使用Clarifai提供的LLMs：

from langchain_community.llms import Clarifai

llm = Clarifai(pat='your-pat', user_id='your-user-id', app_id='your-app-id', model_id='your-model-id')

API参考

更多细节请参考Clarifai LLM wrapper文档以获取详细使用指南。

文本嵌入模型

同样，在Clarifai平台中，您可以选择text to embedding模型类型。使用Clarifai嵌入模型的方法如下：

from langchain_community.embeddings import ClarifaiEmbeddings

embeddings = ClarifaiEmbeddings(pat='your-pat', user_id='your-user-id', app_id='your-app-id', model_id='your-model-id')

API参考

更多细节请参考Clarifai Embeddings wrapper文档。

向量存储

Clarifai的向量数据库自2016年启动以来，经过优化以支持实时的搜索查询。其平台内的工作流程支持根据需要自动索引数据，可以通过矢量、元数据匹配、AI预测概念或地理坐标进行搜索。

from langchain_community.vectorstores import Clarifai

clarifai_vector_db = Clarifai.from_texts(
    user_id='your-user-id',
    app_id='your-app-id',
    texts=['text1', 'text2'],
    pat='your-pat',
    number_of_docs=2,
    metadatas=[{'meta': 'data1'}, {'meta': 'data2'}]
)