引言
在当今的AI领域，利用大规模语言模型（LLM）来构建生成AI应用已成为趋势。然而，设置和管理这类复杂系统可能是初学者和开发者的一大挑战。Shale Protocol提供了一种快速、简单的方法来利用开放LLM进行推理。本文将详细介绍如何在LangChain中集成Shale-Serve API，从而轻松构建强大的应用。
主要内容
Shale Protocol简介
Shale Protocol通过高扩展性的GPU云基础设施提供了即插即用的API接口，支持生成AI应用的快速开发。其免费版本每日支持多达1000次请求，降低了入门的门槛。
如何开始
- 访问 Shale Protocol官网 并加入Discord社区。
- 通过Discord上的"Shale Bot"生成API密钥。无需信用卡，永远免费的每日请求上限为1000次。
- 将API端点设置为
https://shale.live/v1，作为OpenAI API的替代。
代码示例
以下示例展示了如何在LangChain中使用Shale-Serve API：
from langchain_openai import OpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
import os
# 设置API基础路径和密钥 # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ['OPENAI_API_BASE'] = "https://shale.live/v1"
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = "ENTER YOUR API KEY"
llm = OpenAI()
# 定义提示模板
template = """Question: {question}
# Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
# 创建LLM链
llm_chain = prompt | llm | StrOutputParser()
# 执行询问
question = "What NFL team won the Super Bowl in the year Justin Beiber was born?"
response = llm_chain.invoke(question)
print(response)
常见问题和解决方案
-
网络访问问题：在某些地区访问API可能会遇到网络限制，可考虑使用API代理服务提高稳定性。
-
请求速率限制：确保每天的请求不超过1000次，如果需要更多的请求，可以联系Shale Protocol获取商业支持。
总结和进一步学习资源
Shale Protocol为开发者提供了一个构建和探索LLM应用的强大工具。通过灵活的API接口和LangChain的集成，您可以轻松实现复杂的AI任务。
参考资料
- Shale Protocol官方文档
- LangChain GitHub仓库
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