应用1:情人节玫瑰花宣传语
01_SimpleTextGeneration.py
Method 1
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model=os.environ.get("LLM_MODELEND"))
text = llm.predict("请给我写一句情人节红玫瑰的中文宣传语")
print(text)
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
导入当前功能需要的库，引入os库与操作系统的交互，完成文件配置相关功能。我们在这里主要是用来设置环境变量。
第二行代码引入了langchain_openai 库中的 ChatOpenAI 类。该库是一个第三方库，用于构建基于 OpenAI 的语言模型的应用程序。model 参数指定了要使用的模型名称，这里使用了环境变量 LLM_MODELEND 来获取模型名称，这样可以在不同的环境中灵活地切换模型。
llm = ChatOpenAI(model=os.environ.get("LLM_MODELEND"))
这行代码初始化一个可以用于本次任务的大语言模型。
model 参数指定了要使用的模型名称，这里使用了环境变量 LLM_MODELEND 来获取模型名称，这样可以在不同的环境中灵活地切换模型。在本次课程中该环境中已经预置了可以使用的API key。
text = llm.predict("请给我写一句情人节红玫瑰的中文宣传语")
print(text)
使用该模型中的predict方法生成了我们需要的文本，并将文本内容打印出来。
Method 2
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '你的OpenAI Key'
from langchain_openai import OpenAI
llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct",max_tokens=200)
text = llm.invoke("请给我写一句情人节红玫瑰的中文宣传语")
print(text)
原版的课程中引入了OpenAI库，用于引入GPT系列模型的API接口。
首先用os库中的environ方法设置了环境变量OPENAI_API_KEY，这里需要将API key设置为我们自己在OpenAI平台上获取的API key。
然后从langchain_openai 库中引入了 OpenAI 类，这个类中包含OpenAI的Text模型接口。
用OpenAI初始化一个大语言模型，model_name 参数指定了要使用的模型名称，我们使用的是gpt-3.5-turbo-instruct，max_tokens 参数指定了生成的文本的最大长度,我们设置最大文本长度为200。
调用OpenAI对象llm的invoke方法传入我们的需求文本，并生成相应的文本内容存储在变量text中。
最后打印存储在text中的文本内容。
Conclusion
这部分的应用主要是先引入GPT系列的API，然后调用OpenAI官方库中的方法传入我们的需求文本，并返回由我们所选择的大语言模型生成的文本内容。核心就是通过调用API应用大语言模型的功能。
