# 引言
随着人工智能技术的发展，越来越多的开发者选择使用OpenAI提供的模型进行各种任务。然而，许多人在上手后希望探索更多的模型选择。LangChain提供了多模型提供商的集成，使得这一目标易于实现。本文将介绍如何使用LangChain的OpenAI适配器来适配不同的模型，并提供实用的代码示例。
# 主要内容
## LangChain与OpenAI适配器概述
LangChain不仅有自己的消息和模型API，还提供了一种适配器，可以将LangChain模型与OpenAI API进行适配。这种适配器目前只处理输出，不返回其他信息（如token计数、停止原因等）。
## 使用OpenAI的基础方法
### 原始OpenAI调用
```python
import openai
messages = [{"role": "user", "content": "hi"}]
result = openai.chat.completions.create(
messages=messages, model="gpt-3.5-turbo", temperature=0
)
print(result.choices[0].message.model_dump())
使用LangChain适配器
LangChain OpenAI包装器调用
from langchain_community.adapters import openai as lc_openai
lc_result = lc_openai.chat.completions.create(
messages=messages, model="gpt-3.5-turbo", temperature=0
)
print(lc_result.choices[0].message)
更换模型提供商
lc_result = lc_openai.chat.completions.create(
messages=messages, model="claude-2", temperature=0, provider="ChatAnthropic"
)
print(lc_result.choices[0].message)
代码示例
以下示例展示如何使用LangChain适配器进行流式调用：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
for c in lc_openai.chat.completions.create(
messages=messages, model="gpt-3.5-turbo", temperature=0, stream=True
):
print(c.choices[0].delta)
并且可以轻松切换到其他模型：
for c in lc_openai.chat.completions.create(
messages=messages,
model="claude-2",
temperature=0,
stream=True,
provider="ChatAnthropic",
):
print(c["choices"][0]["delta"])
常见问题和解决方案
-
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代理服务来提高访问稳定性。
-
模型兼容性：确保您的OpenAI库版本为1.0.0或更高，以避免兼容性问题。
总结和进一步学习资源
LangChain的OpenAI适配器为开发者探索多种模型提供了便捷的途径。通过简单的API调用，您可以轻松在不同的模型之间切换。
进一步学习资源
参考资料
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