探索Cloudflare Workers AI：使用LangChain进行生成式AI

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引言

Cloudflare Workers AI为开发者提供了强大的生成式文本模型，可以在云端高效运行AI应用。本文将带您了解如何使用LangChain库与Cloudflare Workers AI集成，以构建智能对话应用。

主要内容

1. Cloudflare Workers AI简介

Cloudflare Workers AI是一个功能强大的平台，提供多种生成式文本模型。要使用这些模型，您需要拥有Cloudflare的帐户ID和API令牌。本节将帮助您快速了解如何获取这些凭据，并介绍如何在应用中使用它们。

2. LangChain与Cloudflare Workers AI

LangChain是一个非常灵活且直观的工具，用于构建基于语言模型的应用。通过与Cloudflare Workers AI集成，您可以轻松创建对话代理、问答系统等。下面，我们将展示如何使用LangChain中的LLMChain、CloudflareWorkersAI和PromptTemplate模块。

代码示例

下面是一个完整的代码示例，展示如何设置和运行Cloudflare Workers AI模型：

from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.llms.cloudflare_workersai import CloudflareWorkersAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
import getpass

# 使用API代理服务提高访问稳定性
template = """Human: {question}

AI Assistant: """
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

# 获取认证信息
my_account_id = getpass.getpass("Enter your Cloudflare account ID:\n\n")
my_api_token = getpass.getpass("Enter your Cloudflare API token:\n\n")
llm = CloudflareWorkersAI(account_id=my_account_id, api_token=my_api_token)

# 构建LLM链
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)

# 运行模型
question = "Why are roses red?"
response = llm_chain.run(question)
print(response)

# 使用流式传输获取响应
for chunk in llm.stream("Why is sky blue?"):
    print(chunk, end=" | ", flush=True)

该示例中，我们通过控制台输入Cloudflare的帐户ID和API令牌，并构建了基于LangChain的LLM链，用于生成对话响应。

常见问题和解决方案

网络访问限制

在某些地区，访问Cloudflare API可能会受到限制。建议使用API代理服务，这可以提高访问稳定性。

API凭证管理

务必妥善管理您的API凭证，不要在代码库中直接存储敏感信息。

总结和进一步学习资源

Cloudflare Workers AI结合LangChain提供了强大的生成式文本功能，非常适合构建对话应用。通过本文示例，您可以轻松上手，并根据需求进一步扩展。

进一步学习资源

参考资料

  1. Cloudflare Workers AI 官方文档
  2. LangChain 库文档

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