使用Baidu AI云千帆平台与Langchain实现强大的聊天模型

tangtang123
52 阅读2分钟

使用Baidu AI云千帆平台与Langchain实现强大的聊天模型

在这个技术迅猛发展的时代，企业开发者对大模型的需求不断增加。本文将引导您如何使用Baidu AI云千帆平台与Langchain集成，实现强大的聊天模型。我们将详细探讨如何设置、调用API及应对潜在的挑战，帮助您轻松使用和开发大模型应用。

引言

Baidu AI云千帆平台是一款为企业开发者提供的一体化大模型开发和服务运营平台。它支持包括文心一言（ERNIE-Bot）在内的多种模型，并提供丰富的AI开发工具和全套开发环境。在这篇文章中，我们将重点介绍如何在Langchain中使用千帆平台的聊天功能模块。

主要内容

1. API初始化

在使用基于Baidu千帆的LLM服务之前，您需要初始化相关参数。可以通过环境变量设置API Key和Secret Key。

export QIANFAN_AK=Your_api_key
export QIANFAN_SK=Your_secret_Key

2. 使用Langchain调用聊天模型

Langchain提供了一个方便的接口与Baidu AI云服务集成。以下是如何在Langchain中使用QianfanChatEndpoint进行基础初始化和调用的示例：

import os
from langchain_community.chat_models import QianfanChatEndpoint
from langchain_core.language_models.chat_models import HumanMessage

# 初始化API密钥
os.environ["QIANFAN_AK"] = "Your_api_key"
os.environ["QIANFAN_SK"] = "Your_secret_Key"

# 创建聊天对象
chat = QianfanChatEndpoint(streaming=True)
messages = [HumanMessage(content="Hello")]

# 调用聊天模型
response = chat.invoke(messages)
print(response.content)

3. 使用不同的模型

默认模型是ERNIE-Bot-turbo，您也可以选择使用其他模型。

chatBot = QianfanChatEndpoint(
    streaming=True,
    model="ERNIE-Bot"  # 可以选择不同的模型
)

messages = [HumanMessage(content="Hello")]
response = chatBot.invoke(messages)
print(response.content)

常见问题和解决方案

  • 网络访问限制：由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。
  • 参数设置问题：千帆平台提供了一些可调参数，如temperature和top_p，您可以根据需要调整这些参数以优化模型输出。
chat.invoke(
    [HumanMessage(content="Hello")],
    **{"top_p": 0.4, "temperature": 0.1, "penalty_score": 1}
)

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，您已经初步掌握如何使用Baidu AI云千帆平台与Langchain结合实现聊天功能。这只是个开始，您可以进一步探索以下资源以拓展您的知识：

参考资料

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