打造飞跃的LangChain实验：如何将Flyte与LangChain结合使用

打造飞跃的LangChain实验：如何将Flyte与LangChain结合使用

引言

现代数据和机器学习管道需要具备可扩展性和可重复性，而Flyte正是通过与Kubernetes的深度集成来实现这一点的。本文将介绍如何在Flyte任务中集成一个FlyteCallbackHandler，以便有效地监控和追踪LangChain实验。

主要内容

安装与设置

要开始使用Flyte和LangChain，请按以下步骤安装必要的库：

pip install flytekit
pip install flytekitplugins-envd
pip install langchain

请确保你的系统上安装了Docker，以支持容器化任务的执行。

Flyte任务

Flyte任务是Flyte的基本构建块。当需要执行LangChain实验时，必须编写Flyte任务来定义具体步骤和操作。详细的安装步骤可参考Getting Started Guide。

首先，导入必要的依赖：

import os
from flytekit import ImageSpec, task
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
from langchain.callbacks import FlyteCallbackHandler
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.messages import HumanMessage

设置环境变量

为使用OpenAI API和Serp API，设置如下环境变量：

# Set OpenAI API key
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<your_openai_api_key>"

# Set Serp API key
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "<your_serp_api_key>"

请将<your_openai_api_key>和