提升AI模型灵活性：使用LangChain适配OpenAI API探索不同模型

nseejrukjhad

于 2024-12-07 18:56:03 发布

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文章标签：人工智能 langchain microsoft python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nseejrukjhad/article/details/144314748

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引言

在AI发展的快速浪潮中，许多开发者初次接触了OpenAI提供的强大模型。但随着需求的多样化，许多人希望探索其他模型。LangChain恰好提供了这种便利性，它将多个模型提供者集成到一个易于使用的API中。本文旨在探讨如何利用LangChain的适配器来使用不同的AI模型，同时保持与OpenAI API的兼容性。

主要内容

OpenAI API与LangChain的适配

OpenAI API以其简洁和强大而闻名，使开发者能够快速创建智能应用。然而，随着模型多样性的增加，开发者希望在不同模型之间无缝切换。LangChain为此提供了一个适配器，可以适配其模型以与OpenAI API进行交互。

原有的OpenAI调用

在典型的OpenAI使用场景中，我们可能会这样进行交互：

import openai

messages = [{
   "role": "user", "content": "hi"}]

result = openai.chat.completions.create(
    messages=messages, model="gpt-3.5-turbo", temperature=</