使用ChatWatsonx与IBM Watsonx.ai模型集成的技术指南

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使用ChatWatsonx与IBM Watsonx.ai模型集成的技术指南

在这篇文章中，我们将探索如何使用ChatWatsonx与IBM Watsonx.ai模型进行集成。这些示例旨在展示如何通过LangChainLLMs API与watsonx.ai模型通信。

引言

IBM Watsonx.ai提供了强大的AI模型，可以处理多种任务，包括自然语言处理等。而ChatWatsonx是这些模型的包装器，简化了开发者的集成过程。本篇文章的目的是为您提供实用的知识和见解，帮助您顺利地使用ChatWatsonx与IBM Watsonx.ai模型集成。

主要内容

创建IBM Watsonx.ai账户和获取API密钥

首先，您需要创建一个IBM Watsonx.ai账户并获取API密钥，以便访问watsonx Foundation Model进行推理。请参考管理用户API密钥获取详细信息。

import os
from getpass import getpass

watsonx_api_key = getpass()
os.environ["WATSONX_APIKEY"] = watsonx_api_key

安装LangChain IBM包

接下来，安装langchain-ibm集成包：

!pip install -qU langchain-ibm

初始化ChatWatsonx类

在初始化ChatWatsonx类之前，您可能需要根据不同的模型或任务调整模型参数。以下是一个示例参数字典：

parameters = {
    "decoding_method": "sample",
    "max_new_tokens": 100,
    "min_new_tokens": 1,
    "stop_sequences": ["."],
}

使用这些参数初始化WatsonxLLM类：

from langchain_ibm import ChatWatsonx

chat = ChatWatsonx(
    model_id="ibm/granite-13b-chat-v2",
    url="https://us-south.ml.cloud.ibm.com",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    project_id="PASTE YOUR PROJECT_ID HERE",
    params=parameters,
)

您还可以使用Cloud Pak for Data的凭据：

chat = ChatWatsonx(
    model_id="ibm/granite-13b-chat-v2",
    url="PASTE YOUR URL HERE",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    username="PASTE YOUR USERNAME HERE",
    password="PASTE YOUR PASSWORD HERE",
    instance_id="openshift",
    version="4.8",
    project_id="PASTE YOUR PROJECT_ID HERE",
    params=parameters,
)

调用模型

为获得文本生成结果，您可以直接使用字符串提示调用模型：

messages = [
    ("system", "You are a helpful assistant that translates English to French."),
    ("human", "I love you for listening to Rock."),
]

response = chat.invoke(messages)
print(response)

链式调用

创建ChatPromptTemplate对象，负责生成随机问题：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

system_message = "You are a helpful assistant that translates {input_language} to {output_language}."
human_message = "{input}"
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", system_message), ("human", human_message)])

chain = prompt | chat
response = chain.invoke(
    {
        "input_language": "English",
        "output_language": "German",
        "input": "I love Python",
    }
)
print(response)

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示了如何从头到尾完成整个过程：

import os
from getpass import getpass
from langchain_ibm import ChatWatsonx
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# 设置环境变量
watsonx_api_key = getpass()
os.environ["WATSONX_APIKEY"] = watsonx_api_key

# 安装必要的包
!pip install -qU langchain-ibm

# 初始化模型参数
parameters = {
    "decoding_method": "sample",
    "max_new_tokens": 100,
    "min_new_tokens": 1,
    "stop_sequences": ["."],
}

# 初始化ChatWatsonx类
chat = ChatWatsonx(
    model_id="ibm/granite-13b-chat-v2",
    url="https://us-south.ml.cloud.ibm.com",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    project_id="PASTE YOUR PROJECT_ID HERE",
    params=parameters,
)

# 调用模型
messages = [
    ("system", "You are a helpful assistant that translates English to French."),
    ("human", "I love you for listening to Rock."),
]
response = chat.invoke(messages)
print(response)

常见问题和解决方案

  1. 网络问题：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。
  2. 参数调整：根据不同的任务，您可能需要调整模型参数以获得最佳效果。
  3. 凭据管理：确保API密钥和其他凭据的安全性，避免泄露。

总结和进一步学习资源

在本文中，我们介绍了如何使用ChatWatsonx与IBM Watsonx.ai模型集成，并提供了完整的代码示例。通过这种集成，开发者可以更方便地利用强大的AI模型来解决实际问题。

参考资料

  1. IBM Watsonx.ai API参考文档
  2. 管理用户API密钥

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