课程概览 今天的学习内容是关于LangChain系统的安装和快速入门。LangChain是一个用于构建AI应用的框架，它提供了一系列的工具和组件，使得开发者能够快速构建和部署智能系统。课程链接为：LangChain实战课。
重要更新 OpenAI的Completions API在2023年7月已经完成最后一次更新并被废弃，仅适用于早期版本的少量模型，如"gpt-3.5-turbo-instruct", "davinci-002", "babbage-002"。相关功能已被ChatCompletion接口替代。详情可查看OpenAI官方文档。 Doubao API兼容最新版本的API调用，不再支持废弃接口。 安装和配置 首先，需要安装LangChain系统，并配置环境变量，包括OPENAI_API_KEY和OPENAI_BASE_URL，以便于调用OpenAI的API。 代码实践
- 使用OpenAI API 通过openai库，我们可以创建一个客户端实例，并使用completions.create方法来生成文本。 需要设置模型名称（model）、温度参数（temperature）、最大生成令牌数（max_tokens）和提示（prompt）。 示例代码中，我们请求AI为花店起名。
- 使用ChatCompletion接口 与Completions API相比，ChatCompletion接口更适合对话场景。 示例代码中，我们使用chat.completions.create方法，并设置系统角色和用户角色的消息，以生成更具对话性质的文本。
- 使用LangChain OpenAI 通过langchain_openai库，我们可以创建一个ChatOpenAI实例，它封装了OpenAI的聊天功能。 我们设置模型、温度参数和最大令牌数，并使用predict方法来生成文本。 学习心得 今天的学习让我了解了LangChain系统的基本概念和安装配置过程。 通过实践代码，我学会了如何使用OpenAI的API和LangChain库来生成文本，这对于构建智能问答系统和其他AI应用非常有帮助。 我意识到了API更新的重要性，以及如何适应这些变化以确保代码的兼容性。 后续计划 继续深入学习LangChain的其他组件和功能，如提示工程、模型调用、输出解析等。 实践构建一个基于本地知识库的智能问答系统，以加深对LangChain框架的理解。 关注OpenAI API的最新动态，确保使用的是最新的接口和功能。 通过今天的学习，我对LangChain系统有了初步的了解，并掌握了一些基本的代码实践。我期待在接下来的课程中进一步探索LangChain的强大功能，并将其应用于实际项目中。
