生成式 AI 服务应用之Langchain 和 DashScope Reranker 彻底改变您的文档检索过程（教程含源码）

### LangChain与DashScope的集成 LangChain 是一种用于构建大型语言模型 (LLM) 驱动应用程序的强大框架，而 DashScope 则是一个提供多种 AI 能力的服务平台。通过将两者结合起来，可以实现更高效的应用程序开发流程。 #### 安装依赖库 为了使 LangChain 和 DashScope 成功协作，首先需要安装必要的 Python 库。以下是所需的主要包及其版本说明： ```bash pip install langchain dashscope>=0.8.0 ``` 上述命令会下载并安装 `langchain` 及其兼容版本的 `dashscope`[^1]。 #### 创建 DashScope API 实例 在实际应用中，可以通过创建一个 DashScope 的实例来调用其服务接口。下面是一段简单的代码示例展示如何初始化该对象以及设置默认参数： ```python from dashscope import Generation, Translation def initialize_dashscope(api_key): """Initialize the DashScope client.""" Generation.api_key = api_key Translation.api_key = api_key api_key = 'your_api_key_here' initialize_dashscope(api_key) ``` 此函数接受用户的个人访问令牌作为输入，并将其分配给不同的模块以便后续操作能够正常执行[^2]。 #### 结合 LangChain 使用案例 当准备就绪之后，就可以开始探索如何利用这两个工具共同解决问题了。比如我们可以定义一个新的类继承自 `BaseLanguageModel`, 并重写其中的方法使其适配 DashScope 提供的功能: ```python from typing import Any, Dict, List, Mapping, Optional from pydantic import BaseModel, Extra, Field, root_validator from langchain.callbacks.manager import CallbackManagerForLLMRun from langchain.llms.base import LLM class DashScopeLLM(LLM, BaseModel): max_tokens: int = 512 temperature: float = 0.7 top_p: float = 1.0 n: int = 1 stop_sequences: Optional[List[str]] = None model_name: str = "qwen-max" @property def _llm_type(self) -> str: return "dashscope" def _call( self, prompt: str, stop: Optional[List[str]] = None, run_manager: Optional[CallbackManagerForLLMRun] = None, ) -> str: response = Generation.call(model=self.model_name, messages=[{"role": "user", "content": prompt}], parameters={ 'max_length': self.max_tokens, 'temperature': self.temperature, 'top_p': self.top_p, 'n': self.n}) text_result = '' if response.status_code == 200: result = response.output['result'] text_result += result[-1]['message']['content'] # Assuming last message is most relevant. elif response.status_code != 200: raise Exception(f"Error calling DashScope service:{response.message}") return text_result.strip() ``` 上面这段脚本展示了怎样扩展标准的语言建模组件以支持来自 DashScope 的特定行为模式[^3]。 #### 总结 综上所述，通过合理配置和编写少量额外逻辑即可轻松完成 LangChain 对 DashScope 的无缝接入工作流设计目标。这不仅简化了许多复杂任务处理过程中的编码难度同时也增强了系统的灵活性与可维护性特点表现得淋漓尽致。