利用LangChain与Dappier AI数据模型进行交互-优快云博客

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在当今快速发展的AI领域，准确及时的数据是提升AI应用性能的关键。Dappier提供了一个创新的平台，允许开发者即时访问各种实时数据模型，包括新闻、娱乐、金融、市场数据和天气等多个领域。我们将通过LangChain展示如何与Dappier AI的数据模型进行交互，以增强AI应用的实时性和准确性。

技术背景介绍

Dappier的平台旨在帮助开发者通过简单的API调用，利用来自全球知名品牌的受信任数据来增强AI应用。通过集成这些数据模型，开发者可以减少AI模型的幻觉现象，即AI生成不准确或不真实的信息。

关键在于如何有效地使用Dappier的数据模型来支持您的AI应用，实现更精准的响应和决策。

核心原理解析

LangChain是一个强大的工具，用于构建基于语言模型的应用。它支持多个语言模型的集成，包括Dappier AI。通过LangChain，开发者可以轻松与不同的数据模型进行交互，获取所需的实时信息。

代码实现演示(重点)

以下是一个使用LangChain与Dappier AI数据模型交互的示例代码：

import os
from langchain_community.chat_models.dappier import ChatDappierAI
from langchain_core.messages import HumanMessage

# 确保您已经设置了您的API密钥为环境变量
os.environ['DAPPIER_API_KEY'] = 'your-api-key'

# 创建与Dappier AI模型交互的Chat对象
chat = ChatDappierAI(
    dappier_endpoint="https://api.dappier.com/app/datamodelconversation",  # Dappier的数据模型会话端点
    dappier_model="dm_01hpsxyfm2fwdt2zet9cg6fdxt",  # 使用的具体数据模型
    dappier_api_key=os.environ['DAPPIER_API_KEY']  # 使用您的API密钥进行身份验证
)

# 构建用户消息数组
messages = [HumanMessage(content="Who won the super bowl in 2024?")]

# 调用API获取AI的响应
response = chat.invoke(messages)

print(response)  # 输出AI的应答

# 异步调用示例
import asyncio

async def get_response():
    response = await chat.ainvoke(messages)
    print(response)  # 输出异步AI的应答

# 运行异步函数
asyncio.run(get_response())