[探索Shale Protocol：如何用LangChain构建强大的LLM应用]

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# 探索Shale Protocol：如何用LangChain构建强大的LLM应用

## 引言

在当今的技术世界中，生成式AI应用程序正迅速崛起。Shale Protocol提供了一种简单而强大的方式，将生产级推理API集成到您的应用程序中，尤其是使用开放的大型语言模型（LLM）。这篇文章旨在帮助您了解如何利用Shale Protocol与LangChain结合，轻松创建和探索LLM的强大功能。

## 主要内容

### Shale Protocol简介

Shale Protocol为开发者和研究人员提供了一种即插即用的API，用于开放LLM。其基础设施高度可扩展，并允许您在免费的前提下探索多达1K日请求。默认支持的LLM是Vicuna-13B，未来将添加更多如Falcon-40B。

### 如何开始

要开始使用Shale Protocol，您需要访问他们的网站，并通过Discord上的“Shale Bot”生成API密钥。无须信用卡，永远的免费套餐使得每个API密钥每天支持最多1K请求。

1. 访问[Shale Protocol官网](https://shaleprotocol.com)。
2. 注册并通过Discord生成API密钥。

### 与LangChain集成

Shale Protocol的API可以作为OpenAI API的替代方案直接集成到LangChain中。下面我们将展示如何做到这一点。

## 代码示例

以下是一个使用Shale Protocol与LangChain集成的完整代码示例：

```python
from langchain_openai import OpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

import os

# 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ['OPENAI_API_BASE'] = "https://shale.live/v1"
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = "ENTER YOUR API KEY"

llm = OpenAI()

template = """Question: {question}

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

prompt = PromptTemplate.from_template(template)

llm_chain = prompt | llm | StrOutputParser()

question = "What NFL team won the Super Bowl in the year Justin Bieber was born?"

llm_chain.invoke(question)

代码解释

  • 我们通过设定环境变量将Shale Protocol的API集成到LangChain。
  • 我们创建了一个PromptTemplate来定义请求的格式。
  • 使用管道（|）操作符，将PromptTemplate与OpenAI及StrOutputParser连接，实现了简洁的 LLM 调用。

常见问题和解决方案

1. 为什么我的API请求速度慢？

由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务以提高访问稳定性。

2. 如何提升我的API调用次数？

尽管目前的免费套餐每日限制为1K次请求，如果您的应用程序需要更高调用率，您可以联系Shale Protocol团队讨论定制方案。

总结和进一步学习资源

通过结合Shale Protocol与LangChain，您可以构建功能强大且灵活的生成式AI应用。更多关于LangChain和Shale Protocol的学习资源如下：

参考资料

  • Shale Protocol官方网站
  • LangChain文档
  • OpenAI API参考资料

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