LangChain-01 - 技术栈

1、API接口各种参数的意义

model模型

role角色

context所有已发送的消息

stream阻塞式/流动式

tempearature采样温度概率分布问题当值越高越平均、值越低越确定0-2

2、会话记忆

大模型本质无记忆--无状态

解决办法---将之前所有的会话历史汇总发送给大模型

维护message数组----及在message拼接对话的历史----智能体与客户尽量都加入

3、开发环境

uv安装与使用

安装

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powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

UV中文网

ai agent 开发工具 IDE

uv添加镜像源

4、通过编程调用大模型API

清华镜像问题

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error: Request failed after 3 retries in 14.3s   
Caused by: Failed to fetch
: `https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/langchain-mcp-adapters/`   
Caused by: error sending request for url (https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/langchain-mcp-adapters/)

只需要在cmd中修改镜像

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阿里云
setx UV_DEFAULT_INDEX "https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple"

腾讯云
https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple

火山
https://mirrors.volces.com/pypi/simple

华为云
https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple

中科学
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

定义常量保存key存入 env

1、创建openai客户端

python 复制代码

#%% md
## 1.初始化客户端

### 1.1.硬编码API_KEY

#%%
from openai import OpenAI

# 创建 OpenAI 客户端
client = OpenAI(
    api_key="sk-31643d62781c4dee9e05e--------",
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

2、访问模型

python 复制代码

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一名友好的AI助教。"},
        {"role": "user", "content": "你好，你是谁?"}
    ],
    stream=False,
    temperature=0.9,
)

3、获取结果

python 复制代码

print(response.choices[0].message.content)

你好！我是你的AI助教，很高兴认识你！😊 可以叫我小助手，或者随便你喜欢的名字都可以。我是来帮你解答问题、提供学习建议、或者陪你聊天的。有什么需要帮助的吗？

4、通过环境变量获取APIKEY--python-doten

python 复制代码

uv add python-dotenv

创建.env文件

python 复制代码

# .env

# DeepSeek
DEEPSEEK_API_KEY=sk-31643d62781c4dee9e05e77fa7b84248


# 阿里百炼
DASHSCOPE_API_KEY=
DASHSCOPE_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

# web_search引擎
TAVILY_API_KEY=

# langsmith
LANGSMITH_API_KEY=
LANGSMITH_TRACING=true
LANGSMITH_PROJECT=langchain-course

# 阿里OSS
OSS_ACCESS_KEY_ID=
OSS_ACCESS_KEY_SECRET=
OSS_BUCKET=tmp9527

python 复制代码

from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()

api_key = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")
print(api_key)

client = OpenAI(
    api_key=api_key,
    base_url="https://api.deepseek.com"
)