引言
在当前的AI驱动的时代，开发robust和production-ready的应用程序是非常有必要的。PremAI使得这一过程更加简单和高效。这篇文章将带你通过LangChain在PremAI平台上使用生成式AI来创建高性能的对话应用。
主要内容
PremAI安装和设置
在开始之前，确保你已经在PremAI平台注册并创建了一个项目。获取你的API密钥后，安装必要的包：
pip install premai langchain
创建项目并生成API密钥的详细步骤，请参考快速入门指南。
配置PremAI客户端
导入所需的模块并配置客户端：
import os
import getpass
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API代理服务提高访问稳定性
生成对话内容
使用invoke方法进行静态生成：
from langchain_core.messages import HumanMessage
human_message = HumanMessage(content="Who are you?")
response = chat.invoke([human_message])
print(response.content)
使用系统提示
可以使用SystemMessage提供系统提示来影响对话模型：
from langchain_core.messages import SystemMessage
system_message = SystemMessage(content="You are a friendly assistant.")
chat.invoke([system_message, human_message])
原生RAG支持
PremAI支持将文档存储库连接到LLM，实现检索增强生成(RAG)：
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)
代码示例
一个完整的代码示例展示如何使用LangChain与PremAI进行动态生成：
import os
import getpass
from langchain_community.chat_models import ChatPremAI
from langchain_core.messages import HumanMessage
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API代理服务提高访问稳定性
human_message = HumanMessage(content="What is AI?")
response = chat.invoke([human_message])
print(response.content)
常见问题和解决方案
网络限制
由于某些地区的网络限制，访问API时可能需要使用代理服务以提高访问的稳定性。
生成配置
调整生成参数如temperature和max_tokens以获得不同的响应质量。
总结和进一步学习资源
PremAI通过简化开发流程，使开发者更专注于用户体验的提升。了解更多关于PremAI和LangChain的信息，可以访问以下资源：
参考资料
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