进军AI大模型-环境配置

语言环境配置

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python版本： python3.12

Langchain: Introduction | 🦜️🔗 LangChain v0.3 9月16日升级的版本

pip3 设置成阿里云的源镜像（能够快速下载依赖包）

pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

langchain安装

pip install langchain

pip install langchain-openai

检查是否安装成功

使用langchain调用大语言模型

注册API KEY

注册地址

代码

将中文翻译成日语

import os

from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI

os.environ['OPENAI_API_BASE'] = "https://api.mctools.online/v1"

model = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo")

msg = [SystemMessage(content='请将以下的内容翻译成日语'), HumanMessage(content='你好，初次见面请多关照')]

result = model.invoke(msg)
print(result)

代码解释

导入语句引入了必要的模块和类：
- os：用于设置环境变量。
- SystemMessage 和 HumanMessage：来自langchain_core.messages模块，用于构造对话中的消息对象，其中SystemMessage通常用来给模型提供指令或上下文信息，而HumanMessage则表示用户输入的内容。
- ChatOpenAI：来自langchain_openai库，是用于创建一个可以与OpenAI API交互的对象的类。
设置了一个环境变量OPENAI_API_BASE，指定了自定义的API基础URL。这意味着所有的API请求都将发送到这个特定的域名，而不是默认的OpenAI API地址。这在您需要访问非官方API端点时很有用，比如企业内部部署的服务或是代理服务。
这个地址在https://falm.shop/buy/36 购买，因为在国内使用实在是有点不方便
创建了一个ChatOpenAI实例，并指定了要使用的模型名称为gpt-4-turbo。如果你没有apikey执行就会报错
构造了一组消息列表msg，其中包括两个元素：
- 一个SystemMessage对象，其内容是"请将以下的内容翻译成日语"，这相当于给模型的一个指示，告诉它接下来的任务是要进行中文到日语的翻译。
- 一个HumanMessage对象，其内容是"你好，初次见面请多关照"，这是实际要被翻译的文本。
使用invoke方法向模型传递消息列表msg，并获取模型生成的响应。invoke方法会返回一个包含模型生成的消息的对象，您可以从中提取出想要的信息，如生成的文本。
最后，print(result)会打印出模型的响应结果，即翻译后的文本。

执行结果

javascript 复制代码

content='こんにちは、初めまして、よろしくお願いします。' 
additional_kwargs={'refusal': None} 
response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 18, 'prompt_tokens': 36, 'total_tokens': 54, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 0, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_name': 'gpt-4-turbo-2024-04-09', 'system_fingerprint': 'fp_1a5512f3de', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None} id='run-63ca957d-44ad-432e-bace-72e2b3f7a58e-0' usage_metadata={'input_tokens': 36, 'output_tokens': 18, 'total_tokens': 54, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 0}}

注意

这里记得把api key添加进来

代码改造

开发流程

1、定义大模型, 参考https://platform.openai.com/docs/models

2、创建提示器prompt

3、解析模型数据，支持文本、JSON、XML...

4、创建链，通过提供一系列逻辑上相连的问题或步骤作为提示，可以引导模型进行更深入、更复杂的思考，从而产生更准确的答案

python 复制代码

import os

from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_openai import ChatOpenAI

os.environ['OPENAI_API_BASE'] = "https://api.mctools.online/v1"
#1. 定义模型
model = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo")

#2. prompt
msg = [SystemMessage(content='请将以下的内容翻译成日语'), HumanMessage(content='你好，初次见面请多关照')]
# result = model.invoke(msg)
# print(result)

# 3.解析数据
parser = StrOutputParser()

# print(parser.invoke(result))

# 4.创建链
chain = model | parser
# 链调用
print(chain.invoke(msg))