>#LangChain 简单应用(学习笔记) [TOC] Langchain 简介 ------------ tn2>大型语言模型（LLM）正在成为一种具有变革性的技术，使开发人员能够构建以前无法实现的应用程序。然而，仅仅依靠LLM还不足以创建一个真正强大的应用程序。它还需要其他计算资源或知识来源。 Langchain 旨在帮助开发这些类型应用程序，比如： ——基于文档数据的问答 ——聊天机器人 ——代理 OpenAI 简介 ------------ tn2>OpenAI 是LLM生态的模型层最大的玩家之一。大家目前熟知的 GPT-3.5，GPT-4 等模型都是OpenAI的产品。它的API允许开发人员通过简单的API调用来访问这些模型。 Langchain与OpenAI ------------ tn2>Langchain 作为一个开源框架，提供与OpenAI等语言模型的接口，简化了在应用程序中集成和利用语言模型能力的过程。 开发前的准备 ------------ ### 在线运行 tn2>本教程中，我们可以使用 Google Colab 在云端运行 Python 代码。Google Colab（全称Google Colaboratory）是一个由Google提供的云端开发环境，用于数据分析、机器学习和深度学习任务。它基于Jupyter Notebook，提供了一个免费的、云端的Python编程环境，用户可以直接在浏览器中编写和执行Python代码。  ### 本地运行 tn2>我们可以使用Visual Studio Code配合Jupyter插件在本地运行代码。 tn>除此之外，我的本地环境使用的是python 3.11.4，我们都需要一个OpenAI key作为使用。 点击<a href="https://platform.openai.com/account/api-keys">创建你的API Key</a>。  代码实践 ------------ tn2>系统命令安装必要的Python包，langchain和openai。 ```bash pip install langchain==0.0.235 openai ``` tn2>以下代码将OpenAI的API Key设置在环境变量中。默认情况下，Langchain会从环境变量 OPENAI_API_KEY 中读取API Key。注意，在代码中直接嵌入API Key明文并不安全，切勿将API Key直接提交到代码仓库。我们建议利用.env文件和python-dotenv包来管理API Key。 ```python import os os.environ['OPENAI_API_KEY'] = '您的有效OpenAI API Key' ``` tn2>以下代码导入了 ChatOpenAI 类，该类封装了OpenAI的聊天模型。 ChatOpenAI 类的初始化参数 temperature 用于控制模型的生成文本的多样性。 temperature 越大，生成的文本越多样，但也越不可控。temperature 越小，生成的文本越单一，但也越可控。 temperature 的取值范围为 0 到 1，默认值为 0.5。初始化参数 model_name 用于指定使用的模型，默认值为 gpt-3.5-turbo。 ```python chat = ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo") ``` tn2>以下代码导入了 ChatOpenAI 类，该类封装了OpenAI的聊天模型。 ChatOpenAI 类的初始化参数 temperature 用于控制模型的生成文本的多样性。 temperature 越大，生成的文本越多样，但也越不可控。 temperature 越小，生成的文本越单一，但也越可控。temperature 的取值范围为 0 到 1，默认值为 0.5。 初始化参数 model_name 用于指定使用的模型，默认值为 gpt-3.5-turbo。 ```python chat = ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo") ``` tn2>以下代码完成与OpenAI GPT模型的第一次对话，并打印出响应。 ```python response = chat([ HumanMessage(content="Hello Langchain!") ]) print(response) ``` tn2>完整代码如下： ```python from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.schema import HumanMessage import os os.environ['OPENAI_API_KEY'] = '您的有效OpenAI API Key' chat = ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo") response = chat([ HumanMessage(content="Hello Langchain!") ]) print(response) ``` tn2>运行结果如下：  学习链接 ------------ tn2>更多学习内容，可以关注一下五里墩茶社大佬 https://space.bilibili.com/615957867?spm_id_from=333.337.0.0