"Hello World" with LangChain, ChatGPT API, and Python

中文标题：《使用 LangChain、ChatGPT API 和 Python 的“Hello World”》

使用 LangChain 框架开发由 LLM 支撑的应用。

总结

🤖《使用 LangChain、ChatGPT API 和 Python 的“Hello World”》🌍

LangChain 是构建基于 LLM 的应用程序的框架，如同 Django、Laravel、Rails 之于网络应用程序。现在，让我们用 LangChain 创造 ChatGPT API 的 "Hello World"！🎉

🚀LangChain 框架优势：

1️⃣ 简化 API 请求
2️⃣ 处理异常逻辑
3️⃣ 方便切换 LLM

🔧使用 LangChain 开发 "Hello World"：

✅ChatOpenAI 类
✅HumanMessage 类
✅Temperature 控制
✅基于 ChatOpenAI 的 chat

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🔍关键词： #ChatGPT #编程 #人工智能 #AI技术 #LangChain

LangChain

LangChain 是一个用于构建基于 LLM 的应用程序的框架。

比喻理解：

• 可以将 LangChain 视为 LLM 生态系统的 Django、Laravel、Rails
• 虽然可以使用 vanilla Python、PHP、Ruby 构建网络应用程序，
• 但您将花费很多时间都在重新发明车轮，
• 而不是研究使您的应用程序独一无二的功能。

从头造车轮会遇到的问题：

• 数据受到 API 最大 token 数限制
• 处理 API 报错后的异常逻辑
• 切换 LLM 需要重新适配

使用原生 API 开发 Hello World

Demo 程序：

• 从 input 获取用户输入
• 调用 openai 官方 SDK，使用 GPT-3.5 Turbo
• 获取 api 输出
• 将输入与输出保存到 messages 列表中

使用 LangChain 开发 Hello World

• ChatOpenAI：LangChain 提供的聊天机器人类
• HumanMessage：LangChain 提供的表示用户消息
• temperature 控制 ChatGPT 回复的随机性
• 基于 ChatOpenAI 的 chat
  • 以 messages 列表作为参数
  • 包含对历史对话的处理

进阶

更多功能：

• 使用提示模板
• 将 Memory 添加到您的 LLM 应用程序
• 构建 LLM 链以使模型相互交互
• 将 LLM 与其他工具（例如数据检索或代码执行）结合使用的构建代理

本文作者：Maeiee

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