1、LangChain的調(diào)用大型語言模型模塊的介紹

LangChain是一個(gè)強(qiáng)大的框架，旨在通過調(diào)用大型語言模型（LLM）來開發(fā)各種語言驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序。在LangChain中，LLM不僅僅是一個(gè)簡單的模型調(diào)用，而是一個(gè)復(fù)雜鏈條中的關(guān)鍵部分。這個(gè)鏈條可能包括數(shù)據(jù)檢索、模型推理、上下文感知等多個(gè)環(huán)節(jié)，共同構(gòu)成了LangChain的強(qiáng)大功能。

LangChain對LLM的調(diào)用進(jìn)行了高度抽象和優(yōu)化，使得開發(fā)者可以輕松地將不同的LLM集成到自己的應(yīng)用程序中。無論是OpenAI的GPT系列，還是其他提供商的模型，LangChain都提供了一個(gè)統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)的接口，極大地簡化了開發(fā)過程。

2、LangChain的調(diào)用大型語言模型模塊的使用

使用LangChain調(diào)用LLM非常簡單。首先，開發(fā)者需要選擇一個(gè)合適的LLM提供商，并獲取相應(yīng)的API密鑰。然后，他們可以通過LangChain提供的標(biāo)準(zhǔn)接口，輕松地調(diào)用LLM進(jìn)行各種任務(wù)，如文本生成、問答、摘要等。

LangChain還提供了豐富的上下文感知能力，使得LLM可以更好地理解用戶的輸入和意圖。通過將LLM連接到各種上下文來源，如提示指令、歷史對話等，LangChain可以幫助開發(fā)者構(gòu)建出更加智能、自然的應(yīng)用程序。

此外，LangChain還支持鏈?zhǔn)秸{(diào)用，即在一個(gè)鏈條中依次調(diào)用多個(gè)LLM或?qū)嵱霉ぞ?。這種靈活性使得開發(fā)者可以根據(jù)需要自由組合不同的模型和工具，實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的功能。

3、LangChain的調(diào)用大型語言模型模塊的代碼范例

下面是一個(gè)使用LangChain調(diào)用LLM的簡單代碼范例：

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'sk-xxx'
os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = 'https://api.openai.com/v1'from langchain_openai import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI();
llm2 = OpenAI()
respond = llm.invoke("你是誰？")
print(respond.content)

在這個(gè)例子中，我們首先導(dǎo)入了ChatOpenAI類，然后創(chuàng)建了一個(gè)實(shí)例，使用invoke提問。當(dāng)然如果使用上下文，也可以創(chuàng)建prompt類，同樣使用invoke提問：

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'sk-xxx'
os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = 'https://api.openai.com/v1'from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts.chat import ChatPromptTemplate, SystemMessagePromptTemplate, HumanMessagePromptTemplatetemplate = ChatPromptTemplate.from_messages([SystemMessagePromptTemplate.from_template("你是{product}專家助手，你的名字叫{name}"),HumanMessagePromptTemplate.from_template("{query}")])llm = ChatOpenAI();
prompt = template.format_messages(name="小貓", product="langchain", query="你好，你是誰？")
# llm(prompt)
respond = llm.invoke(prompt)
print(respond.content)