引言
在当今快速发展的技术世界中，生成式AI正在推动创新和效率的进步。PremAI作为一个集成平台，简化了创建生产就绪应用程序的过程。本文旨在指导您如何使用LangChain与ChatPremAI进行交互，以简化开发流程。
主要内容
安装和设置
首先，我们需要安装langchain和premai-sdk。请确保您已在PremAI平台上注册并创建了项目。
pip install premai langchain
为了开始，您需要获取API密钥。建议将密钥设置为环境变量以遵循最佳实践：
import getpass
import os
if os.environ.get("PREMAI_API_KEY") is None:
os.environ["PREMAI_API_KEY"] = getpass.getpass("PremAI API Key:")
设置LangChain中的PremAI客户端
我们通过导入必要的模块来设置客户端。使用示例项目ID进行连接：
from langchain_community.chat_models import ChatPremAI
chat = ChatPremAI(project_id=1234, model_name="gpt-4o") # 使用API代理服务提高访问稳定性
聊天完成
ChatPremAI支持生成静态结果和流式结果：
from langchain_core.messages import HumanMessage
human_message = HumanMessage(content="Who are you?")
response = chat.invoke([human_message])
print(response.content) # 输出AI的响应
使用Prem Repositories实现RAG支持
Prem Repositories可用作向量数据库：
query = "Which models are used for dense retrieval"
repository_ids = [1985]
repositories = {"ids": repository_ids, "similarity_threshold": 0.3, "limit": 3}
response = chat.invoke(query, repositories=repositories, max_tokens=100)
print(response.content)
代码示例
下面是一个使用LangChain和PremAI的完整代码示例：
from langchain_community.chat_models import ChatPremAI
from langchain_core.messages import HumanMessage
chat = ChatPremAI(project_id=1234, model_name="gpt-4o") # 使用API代理服务提高访问稳定性
human_message = HumanMessage(content="Tell me a joke.")
response = chat.invoke([human_message])
print(response.content)
常见问题和解决方案
- 访问问题: 在某些地区，访问可能不稳定，建议使用API代理。
- API限制: 确保遵循API使用政策，避免频繁调用导致的限制。
总结和进一步学习资源
通过PremAI和LangChain，开发者可以快速构建强大的生成式AI应用。要深入学习，建议查看以下资源：
参考资料
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