使用LangChain与Eden AI模型交互：全面指南
引言
Eden AI正在通过整合最佳AI提供商来革新AI领域，赋予用户解锁无限可能的能力，并通过单一API轻松访问所有AI功能。本文将介绍如何使用LangChain与Eden AI模型交互，并深入探讨相关功能和代码示例。
主要内容
获取EdenAI的API密钥
首先，访问Eden AI注册页面创建一个账户，并在API密钥页面生成一个API密钥。得到密钥后，可以通过以下命令将其设置为环境变量：
export EDENAI_API_KEY="你的API密钥"
如果不设置环境变量，也可以在初始化EdenAI Chat Model类时直接传递密钥。
初始化EdenAI Chat Model
我们可以通过以下代码初始化EdenAI的聊天模型：
from langchain_community.chat_models.edenai import ChatEdenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage
chat = ChatEdenAI(
edenai_api_key="你的API密钥", # 使用API代理服务提高访问稳定性
provider="openai",
temperature=0.2,
max_tokens=250
)
messages = [HumanMessage(content="Hello!")]
response = chat.invoke(messages)
print(response.content) # 输出：Hello! How can I assist you today?
流式传输和批处理
EdenAI支持流式传输和批处理。以下是流式传输的示例：
for chunk in chat.stream(messages):
print(chunk.content, end="", flush=True)
批处理可以这样实现：
responses = chat.batch([messages])
print(responses[0].content) # 输出：Hello! How can I assist you today?
设置备用机制
为了确保在主提供商不可用时无缝操作，可以设置备用机制：
chat = ChatEdenAI(
edenai_api_key="你的API密钥",
provider="openai",
temperature=0.2,
max_tokens=250,
fallback_providers="google"
)
在这个例子中，如果OpenAI出现问题，将使用Google作为备用提供商。
绑定工具和结构化输出
EdenAI还支持绑定工具和获取结构化输出。例如，我们可以创建一个获取天气信息的工具：
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
class GetWeather(BaseModel):
"""获取给定位置的当前天气"""
location: str = Field(..., description="城市和州，例如：San Francisco, CA")
llm_with_tools = chat.bind_tools([GetWeather])
response = llm_with_tools.invoke("what is the weather like in San Francisco")
print(response.tool_calls)
代码示例
以下是一个完整示例，展示了如何使用工具并将工具输出传递给模型：
from langchain_core.messages import HumanMessage, ToolMessage
from langchain_core.tools import tool
@tool
def add(a: int, b: int) -> int:
"""加法操作"""
return a + b
llm = ChatEdenAI(
provider="openai",
max_tokens=1000,
temperature=0.2,
)
llm_with_tools = llm.bind_tools([add], tool_choice="required")
query = "What is 11 + 11?"
messages = [HumanMessage(query)]
ai_msg = llm_with_tools.invoke(messages)
messages.append(ai_msg)
tool_call = ai_msg.tool_calls[0]
tool_output = add.invoke(tool_call["args"])
messages.append(ToolMessage(tool_output, tool_call_id=tool_call["id"]))
response = llm_with_tools.invoke(messages)
print(response.content) # 输出：11 + 11 = 22
常见问题和解决方案
如何处理API访问问题？
由于某些地区网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
如何优化模型性能？
可以通过设置温度、最大token数以及使用多种提供商等参数来优化模型性能。
总结和进一步学习资源
Eden AI通过整合多种AI提供商，为用户提供了强大的AI功能。本指南详细讲解了如何使用LangChain与Eden AI模型交互，以及一些高级功能的使用方法。对于进一步学习，可以参考以下资源：
参考资料
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