【无标题】

、Langchain在智谱清言的使用

Langchain基础例子

下而的功能都是智谱清言API来验证

所有的前提都需要先到智谱先申请一个APIKEY

地址：https://open.bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys

下面是实操过程

1. 安装依赖库

   pip install -U langchain-openai
   pip install openai

2. 初始LLM对象模型

   from langchain_openai import ChatOpenAI
   api_key = "xxxx" # 这里为你前面申请到的API
   llm = ChatOpenAI(
   temperature=0.95,
   model="glm-4-flash",
   openai_api_key=api_key,
   openai_api_base="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/"
   )

3. prompt模板的使用

   from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
   prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
   [
   ("system", "你是世界级的技术专家"),
   ("user", "{input}"),
   ]
   )

4. 初始一个chain

   output_parser = StrOutputParser() # 字符解析器
   chain = prompt|llm |output_parser
   result = chain.invoke({"input":"帮我写一篇关于AI的技术文章，100个字"})
   print(result)

   如果不使用StrOutputParser的话输出的是一个对象，如果的话会输出一个字符串

完整内容

content='人工智能技术正飞速发展，从语音识别到自动驾驶，从医疗诊断到金融服务，AI正改变着我们的生活。我国在AI领域持续发力，推动产业升级，助力国家战略发展。' additional_kwargs={'refusal': None} response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 42, 'prompt_tokens': 23, 'total_tokens': 65, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': None}, 'model_name': 'glm-4-flash', 'system_fingerprint': None, 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None} id='run-b378b396-e5b0-4a96-ba6f-f73d3741104b-0' usage_metadata={'input_tokens': 23, 'output_tokens': 42, 'total_tokens': 65, 'input_token_details': {}, 'output_token_details': {}}