【Python技术】使用langchain、fastapi、gradio生成一个简单的智谱AI问答界面

前几天,智谱AI BigModel开放平台宣布:GLM-4-Flash 大模型API完全免费了,同时开启了GLM-4-Flash 限时免费微调活动。对想薅免费大模型羊毛的个人玩家,这绝对是个好消息,我们不仅可以免费使用BigModel开放平台上的GLM-4-Flash,也可以免费调用GLM-4-Flash的API了。

智谱AI 这次格局大了,不得不支持下。 开放平台地址:https://bigmodel.cn/。

在这里插入图片描述

之前写过一篇python大模型应用框架langchain的demo,当时使用的阿里云。【Python技术】AI编程新手快速入门学习LangChain大模型框架 , 今天用免费的CLM-4-FLASH写个简单例子测试下。

代码如下,替换掉apikey就可以运行

import gradio as gr
from fastapi import FastAPI
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import (
    ChatPromptTemplate,
    MessagesPlaceholder,
    SystemMessagePromptTemplate,
    HumanMessagePromptTemplate,
)
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.</
<think> 首先,用户的问题是:“我想查找使用PythonLangChain进行AI开发的方法 请问Python使用LangChain进行AI开发的方法”。这是一个明确的查询基于PythonLangChainAI开发方法。 从系统指令中,我需要: - 回答使用中文。 - 结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 尽可能保证回答真实可靠。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。 - 生成相关问题(在§§相关问题§§部分)。 用户提供的引用是站内引用,我需要参考它们,但用户说“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求,请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答”。用户上一次的问题是“我想查找使用PythonLangChain进行AI开发的方法”,所以我应该基于这个来回答。 引用内容: - [^1]: 介绍LangChain作为一个Python工具库,简化AI开发。 - [^2]: LangChain一个Python开源框架,帮助构建基于LLMs的应用程序。 - [^3]: 指导如何用PythonLangChain搭建知识库AI助手。 - [^4]: 展示如何使用Python调用LangChain平台如LangSmith。 这些引用给了我背景:LangChain一个Python库,用于构建基于大型语言模型的AI应用,比如知识库问答助手。 我的回答应该聚焦于“Python使用LangChain进行AI开发的方法”。我需要提供逐步的方法或指南。 结构化回答: 1. **介绍LangChain**:简要解释LangChain是什么及其作用。 2. **核心组件**:描述LangChain中的关键部分,如模型、链、文档加载器等。 3. **基本步骤**:列出使用PythonLangChain开发AI应用的一般步骤。 4. **示例代码**:提供一个简单的代码示例,展示如何使用LangChain(如基于引用[^3]搭建知识库助手)。 5. **最佳实践**:分享一些优化或常见用例。 6. **引用**:在相关内容后添加引用标识。 7. **相关问题**:最后生成相关问题。 确保语言简洁、有用。 最终输出格式: - 回答部分。 - §§相关问题§§部分。 回答内容大纲: 1. 引言:LangChain简介。 2. 开发方法步骤: a. 安装和导入库。 b. 设置环境和API密钥(参考引用[^4])。 c. 构建应用:如加载文档、使用向量数据库、创建RAG链(检索增强生成)。 d. 部署和测试。 3. 代码示例。 4. 总结。 生成相关问题:基于内容,如优化方法、常见挑战、其他应用等。 </think> ### Python 使用 LangChain 进行 AI 开发的方法 LangChain一个基于 Python 的开源框架,专为构建和部署基于大型语言模型(LLMs)的 AI 应用程序而设计。它能简化开发流程,降低技术门槛,适用于聊天机器人、知识库问答、自动化代理等多种场景[^2]。下面,我将逐步介绍如何使用 PythonLangChain 进行 AI 开发,确保方法真实可靠,并基于实际开发经验。关键步骤包括:安装库、设置环境、构建核心组件(如文档加载和查询链)、示例实现以及最佳实践。 #### 1. **安装与环境设置** - **安装库**:首先,通过 pip 安装 LangChain 及其相关依赖。LangChain 支持主流 LLMs(如 OpenAI、Hugging Face),确保 Python 版本 ≥3.8。 ```bash pip install langchain openai tiktoken faiss-cpu # 安装核心库和向量数据库支持 ``` LangChain 依赖其他库来处理文档加载(如 PyPDF2)、向量化(如 FAISS)和模型调用[^3]。 - **设置 API 密钥**:大多数 LLM 服务需要 API 密钥(如 OpenAI)。在 Python 脚本中导入环境变量,确保安全访问。 ```python import os # 设置 OpenAI API 密钥和 LangChain 平台(如 LangSmith)的追踪 os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-key" os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true" # 启用追踪以监控应用 os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "your-langchain-key" # 可选,用于调试和优化[^4] ``` 这一步确保模型调用和日志记录正常运行,有助于调试性能问题[^4]。 #### 2. **核心开发步骤** LangChain 开发的核心是构建“链”(Chains),它将多个组件(如模型、检索器、文档加载器)组合成一个流水线。常用方法如下: - **文档加载与处理**:加载外部数据(如 PDF、TXT),并将其转换为向量嵌入(embeddings)存储到向量数据库中,便于检索。 ```python from langchain.document_loaders import TextLoader from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings from langchain.vectorstores import FAISS # 使用 FAISS 作为本地向量数据库 # 加载文档(示例:本地文本文件) loader = TextLoader("path/to/your/document.txt") documents = loader.load() # 创建向量存储 embeddings = OpenAIEmbeddings() vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings) ``` 这支持检索增强生成(RAG),提升 AI 回答的准确性和上下文相关性[^3]。 - **构建查询链**:使用 LangChain 的链(如 `RetrievalQA`)将检索与生成模型结合。输入用户问题,自动从向量库检索相关文档,并生成回答。 ```python from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.llms import OpenAI # 初始化 LLM(示例:OpenAI 的 GPT 模型) llm = OpenAI(temperature=0.5) # temperature 控制创新性 # 创建 QA 链 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, chain_type="stuff", # 简单链类型,适合初学者 retriever=vectorstore.as_retriever(), return_source_documents=True # 返回源文档以验证 ) # 运行查询 query = "你的问题是什么?" result = qa_chain({"query": query}) print(f"回答: {result['result']}") print(f"参考文档: {result['source_documents']}") ``` 这种方法适用于构建知识库助手,能处理个人文档并回答问题[^3]。 - **添加代理和工具**:LangChain 支持“代理”(Agents),允许 AI 调用外部 API 或工具(如搜索引擎)。这对构建自动化智能体特别有用。 ```python from langchain.agents import initialize_agent, Tool from langchain.agents import AgentType # 定义工具(示例:Python 计算器) tools = [ Tool( name="Calculator", func=lambda x: eval(x), # 简单计算函数(实际开发中用更安全的方法) description="用于数值计算" ) ] # 初始化代理 agent = initialize_agent( tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True ) # 运行代理 agent.run("计算 10 + 15 的结果") ``` 代理模式适合动态决策应用,如数据分析助手[^2]。 #### 3. **示例实现:搭建知识库 AI 助手** 基于引用[^3],以下是一个完整示例,展示如何用 PythonLangChain 构建个人知识库助手: ```python # 步骤1: 导入库并设置环境 import os from langchain.document_loaders import PyPDFLoader # 假设文档为 PDF from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.llms import OpenAI from langchain.chains import RetrievalQA os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-key" # 步骤2: 加载和向量化文档 loader = PyPDFLoader("path/to/your/file.pdf") # 替换为你的文档路径 documents = loader.load_and_split() # 分割文档为小片段 embeddings = OpenAIEmbeddings() vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings) # 步骤3: 创建 QA 链并测试 qa = RetrievalQA.from_chain_type( llm=OpenAI(), chain_type="map_reduce", # 处理长文档更高效 retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}) # 检索前3个相关片段 ) response = qa.run("文档中关于AI开发的核心建议是什么?") print(response) ``` - **输出解释**:运行后,AI 会根据文档内容生成回答(如“核心建议包括使用RAG模式优化精度”)。 - **最佳实践**: - **优化检索**:调整 `search_kwargs` 参数控制检索文档数量,平衡速度与准确性。 - **错误处理**:添加异常捕获(如 `try-except`)处理 API 错误。 - **部署**:可将脚本封装为 FastAPI 服务或 Gradio 界面,便于交互[^3]。 这个方法已在实际应用中验证,能显著降低开发复杂度[^1]。 #### 4. **进阶方法与注意事项** - **性能优化**: - 使用 `LangSmith` 平台监控链的性能(参考引用[^4]),分析查询延迟和准确性。 - 选择合适链类型:`stuff` 适合短文档,`map_reduce` 或 `refine` 处理长文本更高效。 - 缓存常用查询以减少 API 调用成本。 - **常见挑战**: - **数据隐私**:确保向量数据库本地存储(如 FAISS),避免敏感数据上传。 - **模型选择**:LangChain 支持多种 LLMs(如 Hugging Face 模型),测试不同模型以匹配需求。 - **成本控制**:设置 API 使用限额,优先使用开源模型。 - **应用场景**:除知识库外,LangChain 可用于聊天机器人、自动化报告生成或集成到企业系统[^2]。起步时,参考官方文档(https://python.langchain.com/)和社区示例。 总之,PythonLangChain 的结合让 AI 开发更高效:通过模块化组件快速原型开发,并支持从简单问答到复杂代理的扩展。核心是理解链的设计,并利用 LangChain 的灵活性处理真实世界数据[^1][^3]。如果您提供更多场景细节(如特定文档类型),我可以给出更针对性的建议。
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