探索LangChain与Predibase模型的整合：入门指南-优快云博客

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# 探索LangChain与Predibase模型的整合：入门指南

## 引言

在AI和编程世界中，LangChain是一个强大的库，用于集成和扩展大语言模型（LLM）。Predibase作为新兴的平台，也提供了一系列强大的模型及其API接口。本文将介绍如何使用LangChain集成Predibase的模型，并提供一套完整的设置及使用指南。

## 主要内容

### 1. 创建Predibase账号与API Key

要开始使用Predibase，首先需要创建一个Predibase账号并获取API Key。这是访问Predibase服务的凭证。

### 2. 安装Predibase Python客户端

确保你的环境中已经安装了Predibase Python客户端。可以通过以下命令安装：

```bash
pip install predibase

3. 使用API Key进行身份验证

使用你的API Key进行身份验证，确保在代码中配置PREDIBASE_API_TOKEN环境变量。

import os
os.environ["PREDIBASE_API_TOKEN"] = "{PREDIBASE_API_TOKEN}"

4. 集成LLM模块

Predibase通过实现LLM模块与LangChain集成。以下是一个简单的例子：

from langchain_community.llms import Predibase

model = Predibase(
    model="mistral-7b",
    predibase_api_key=os.environ.get("PREDIBASE_API_TOKEN"),
    predibase_sdk_version=None  # 可选参数（如果省略，默认为最新的Predibase SDK版本）
)

response = model.invoke("Can you recommend me a nice dry wine?")
print(response)

代码示例

这里我们展示如何使用Predibase提供的预训练适配器，来获取更精确的结果：

import os
os.environ["PREDIBASE_API_TOKEN"] = "{PREDIBASE_API_TOKEN}"

from langchain_community.llms import Predibase

# 使用Predibase托管的微调适配器
model = Predibase(
    model="mistral-7b",
    predibase_api_key=os.environ.get("PREDIBASE_API_TOKEN"),
    predibase_sdk_version=None,
    adapter_id="e2e_nlg",
    adapter_version=1,
)

response = model.invoke("Can you recommend me a nice dry wine?")
print(response)