大家好，我是学生大使 Jambo。在上一个系列中，我们介绍了关于 Azure OpenAI API 的使用。如果你有跟着教程使用过，那么你应该能感觉到仅仅是调用 API 是非常简单的，繁琐的是如何将 API 与你的应用结合起来。接下来，我将会介绍一个名为 LangChain 的库，它可以帮助你更方便地将 Azure OpenAI 结合到你的应用中。
我也会将这个做成一个系列，最终目标是实现一个可以根据资料库回答问题的聊天机器人。
为什么要用 LangChain
许多开发者希望将像 GPT 这样的大语言模型整合到他们的应用中。而这些应用不仅仅是简单地将用户的输入传递给 GPT，然后将 GPT 的输出返回给用户。
这些应用可能需要根据特定的资料源来回答问题，因此需要考虑如何存储和查找资料。或者需要整理用户的输入，保存以前的消息记录并提取重点。如果你希望模型按照特定的格式输出文本，那么你需要在 prompt（提示）中详细描述格式，甚至需要提供示例。这些 prompt 通常是应用程序后台进行管理，用户往往不会注意到它们的存在。对于一些复杂的应用程序，一个问题可能需要多个执行动作。例如声称可以自动完成指定项目的 AutoGPT，实际上是根据目标和作者编写的 prompt 生成所需的动作并以JSON格式输出，然后程序再执行相应的动作。
LangChain 基本上已经将这些你可能会使用到的功能打包好了，只需要规划程式逻辑并调用函数即可。此外，LangChain 的这些功能与具体使用的模型API无关，不必为不同的语言模型编写不同的代码，只需更换 API 即可。
基本用法
在使用 LangChain 之前，建议先了解 Azure OpenAI API 的调用，否则即使是使用 LangChain，参数和用法也可能不容易理解。具体可以参考我之前的系列教程：用 Python 调用 Azure OpenAi API
LangChain 将由文字续写（补全）的语言模型称为 llm ，拥有聊天界面（输入为聊天记录）的语言模型称为聊天模型。接下来我们也会用 Azure OpenAI API 来进行示例。
安装
因为 LangChain 在调用 OpenAI 的 API 时，实际上会使用 OpenAI 提供的 SDK，因此我们还需要一并安装 openai 。
pip install langchain
pip install openai
生成文本
实例化模型对象
在使用 API 之前，我们需要先设置环境变量。如果你使用的是 OpenAI 原生的接口，就只需要设置 api_key；如果是 Azure OpenAI API 则还需要设置 api_version 和 api_base ，具体的值与使用 openai 库调用 Azure API 一样，可以参考我之前的教程：用 Python 调用 Azure OpenAi API
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = ""
os.environ["OPENAI_API_VERSION"] = ""
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = ""
当然，这些值也可以在 terminal 中使用 export （在 Linux 下）命令设置，或者在 .env 文件中设置，然后用 python-dotenv 库导入进环境变量。
LangChain 的大语言模型（llm）的类都封装在 llms 中，我们需要从中导入 AzureOpenAI 类，并设置相关的参数。其中指定模型的参数名是 deployment_name，剩下的参数就是 OpenAI API 的参数了。事实上，上面在环境变量中设置的 API 信息也可以在这里作为参数传入，但考虑到便利性和安全性，仍建议在环境变量中设置 API 信息。
要注意的是，prompt 和 stop 参数并不是在这里传入的（stop 可以但是会报警告），而是在下面生成文本时传入。
from langchain.llms import AzureOpenAI
llm = AzureOpenAI(
deployment_name="text-davinci-003",
temperature=0.9,
max_tokens=265,
)
另外，如果你使用的是原生 OpenAI API ，那么导入的类应该是 OpenAI ，并且指定模型的参数名是 model_name，例如：
from langchain.llms import AzureOpenAI
llm = AzureOpenAI(model_name="text-davinci-003")
序列化 LLM 配置
假如你需要对多个场景有不同的 llm 配置，那么将配置写在代码中就会不那么简单灵活。在这种情况下，将 llm 配置保存在文件中显然会更方便。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-502849.html
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.llms.loading import load_llm
LangChain 支持将 llm 配置以 json 或 yaml 的格式读取或保存。假设我现在有一个 llm.json 文件，内容如下：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-502849.html
{
"model_name": "text-davinci-003",
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 256,
"top_p": 1.0,
"frequency_penalty": 0.0,
"presence_penalty": 0.0,
"n": 1,
"be到了这里，关于用 LangChain 构建基于资料库的问答机器人（一）：基础用法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
