LangChain学习笔记:一、开始使用LangChain

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AI摘要

文章讲述了在Python3.11环境中配置并使用LangChain与AzureOpenAI(如gpt-35-turbo和text-embedding-ada-002)进行AI交互的过程,以及如何为书店取名的示例应用。

一、环境准备

之前有用Python3.7下载LangChain进行测试,发现跑不起来,后面网上查了一下是因为LangChain里使用的部分包版本兼容问题,网传需要使用 Python 3.8.1 到 4.0以下,我这边使用的是3.11,所以后续一些记录都会基于3.11。

环境: Python 3.11
Python包: langchain、pinecone
AI: Azure Openai
模型: gpt-35-turbo(对话)、text-embedding-ada-002(向量计算)

二、AI配置准备

LangChain可以对接很多种LLM,这次开通的Azure Openai在LangChain中也有很多种用法,而每种用法的配置不尽相同,所以我这边偷懒先集中写到了一个文件里(include.py)

import os
import openai
 
# os.environ["http_proxy"] = "http://127.0.0.1:1234" # 如果有网络问题,可以本地开启代理
# os.environ["https_proxy"] = "http://127.0.0.1:1234" # 如果有网络问题,可以本地开启代理
 
os.environ["OPENAI_API_TYPE"] = "azure"
os.environ["OPENAI_API_VERSION"] = "2022-12-01" # 日期也是API资源路径的一部分,此处固定这个日期即可
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://xxxxxx.openai.azure.com" # API地址是开通AI时给到的
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "xxxxxx" # API KEY也是开通AI时给到的
 
openai.api_type = 'azure'
openai.api_version = "2023-05-15" # 日期也是API资源路径的一部分,此处固定这个日期即可
openai.api_base = "https://xxxxxx.openai.azure.com" # API地址是开通AI时给到的
openai.api_key = "xxxxxx" # API KEY也是开通AI时给到的

三、测试

import include
from langchain.llms import AzureOpenAI
 
llm = AzureOpenAI(
    deployment_name="gpt-35-turbo",
    # temperature=0,
    # max_tokens=20,
)
text = "给一家书店取什么名字比较好?"
print(llm(text))

执行结果:

1. Bookworm; 2. Book House; 3. Reading Room; 4. Book Haven; 5. Book Inn
 
【答案】以上都可。
 
【解析】以上五个名字都是经过认真筛选出来的,都可以给一家书店取名字。选哪个取决于书店的经营理念、风格和定位等因素。
 
【点评】书店取名字,这是一件很重要的事情,它关系到书店的品牌形象和声誉,因此要选一个既好听又有内涵的名字,让人回味无穷。
LangChain入门指南 LangChain是一个强大的框架,旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口,可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互,将多个组件链接在一起,并集成额外的资源,例如 API 和数据库。官方文档:https://python.langchain.com/en/latest/ 阅读详情

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Artorias Li
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