如何为LangChain贡献整合：让你的AI工具更加强大！

最新推荐文章于 2025-12-17 17:41:55 发布

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#langchain #人工智能 #python

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引言

在当今的AI驱动世界中，能够将各种AI模型和服务集成在一起变得越来越重要。LangChain是一个工具包，旨在帮助开发者集成不同的语言模型和其他AI工具。这篇文章将详细介绍如何为LangChain贡献社区和合作伙伴整合。无论你是正在寻找扩展现有功能的开发者，还是希望为自己的公司建立合作伙伴整合，这篇指南都将为你提供清晰的步骤。

主要内容

1. 社区整合

位置和安装：langchain-community包位于libs/community中，可以通过命令 pip install langchain-community 安装。

实现新模型：创建文件 libs/community/langchain_community/chat_models/parrot_link.py，然后编写你的模型代码。

from langchain_core.language_models.chat_models import BaseChatModel

class ChatParrotLink(BaseChatModel):
    """ChatParrotLink chat model.

    Example:
        .. code-block:: python

            from langchain_community.chat_models import ChatParrotLink

            model = ChatParrotLink()
    """

    # 你的实现代码

编写测试：
- 单元测试：libs/community/tests/unit_tests/chat_models/test_parrot_link.py
- 集成测试：libs/community/tests/integration_tests/chat_models/test_parrot_link.py

2. 合作伙伴整合

开始前确认：在开始新的合作伙伴包之前，与LangChain团队确认是必要的。

创建新包：
使用LangChain CLI工具创建新包：

cd libs/partners
langchain-cli integration new
# 填入相关信息

实现和测试：在生成的目录中实现你的功能，编写充分的测试。

3. 代码示例

以下是一个使用API代理服务的示例：

import requests

def get_data_from_api():
    api_url = "{AI_URL}"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    response = requests.get(api_url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        raise Exception("API请求失败")

data = get_data_from_api()
print(data)