langchain入门一python+langchain+通义千问,白嫖qwen大模型实现自己的聊天机器人

见贤思齐

什么是langchain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架,致力于简化AI模型应用的开发.简单来说,langchain就是一个帮助开发者轻松完成AI模型应用开发的框架,现在支持python和js两个版本,它集成多种大语言模型及第三方api.这篇文章将在python环境下使用langchain白嫖通义千问大模型,实现一个最简单的简单AI聊天机器人废话少说,直接进入正题:1.安装langchain打开cmd,输入命令安装环境python复制代码pipinstalllangchain#安装langchain环境pipinstalllangchain-community#安装第三方集成,就是各种大语言模型pipinstallpython-dotenv#加载工具123452.准备工作写代码之前先做一个准备工作-拿到阿里云灵积模型服务的apikey传送门:阿里云开发者社区-云计算社区-阿里云(aliyun.com)1.登录或者注册点击右上角进行注册账号,有账号的可以直接登录2.搜索灵积模型服务,开通服务点击立即开通,开启零元乐享.进入产品控制台,创建api-key进入API-KEY管理,同时记住这个qwen-max创建一个api-key,这个api-key要好好保存,不慎遗失了,可以在查看里面找到这个key3.写代码在VScode或者PyCharm中编辑都行,创建好文件后就要开始编写代码了.1.导入相关包python复制代码#导入相关包importosfromdotenvimportfind_dotenv,load_dotenvload_dotenv(find_dotenv())DASHSCOPE_API_KEY=os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"]fromlangchain_community.llmsimportTongyifromlangchain.chainsimportLLMChainfromlangchain.promptsimportPromptTemplate12345678910os,dotenv都是用来加载环境变量DASHSCOPE_API_KEY的Tongyi就是这里使用的通义千问大语言模型PromptTemplate是提示词模板,用来给大模型做回答限制的,他会按照提示词模板的内容进行回答,跟模型的智慧程度有关,数据集越大的模型根据提示词做的回答越好,后期做Agent的效果越好.LLMChain就是用来把LLM和prompt进行联系的2.实例化一个llm,定义它的角色python复制代码llm=Tongyi(temperature=1)template='''你的名字是小黑子,当人问问题的时候,你都会在开头加上'唱,跳,rap,篮球!',然后再回答{question}'''prompt=PromptTemplate(template=template,input_variables=["question"]#这个question就是用户输入的内容,这行代码不可缺少)chain=LLMChain(#将llm与prompt联系起来llm=llm,prompt=prompt)question='你是谁'res=chain.invoke(question)#运行print(res['text'])#打印结果12345678910111213141516171819temperature=1是调节文本多样性的,让回答更加丰富,为0时就会更加准确,大于0回答的就会带有llm的思维回答(可能会胡编乱造)res['text']就是回答内容了,回答的一个字典包含了question和text3.创建一个.env文件python复制代码DASHSCOPE_API_KEY="你的apikey"1234.关键点,修改langchain的底层代码按住ctrl点击鼠标左键进入llms,ctrl+F搜索tongyi,再点进去再搜索qwen,找到这个qwen-plus将他修改成qwen-max白嫖成功,看看输出结果如何系统的去学习大模型LLM？作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。😝有需要的小伙伴，可以V扫描下方二维码免费领取🆓一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。四、AI大模型商业化落地方案阶段1：AI大模型时代的基础理解目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。内容：L1.1人工智能简述与大模型起源L1.2大模型与通用人工智能L1.3GPT模型的发展历程L1.4模型工程-L1.4.1知识大模型-L1.4.2生产大模型-L1.4.3模型工程方法论-L1.4.4模型工程实践L1.5GPT应用案例阶段2：AI大模型API应用开发工程目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。内容：L2.1API接口-L2.1.1OpenAIAPI接口-L2.1.2Python接口接入-L2.1.3BOT工具类框架-L2.1.4代码示例L2.2Prompt框架-L2.2.1什么是Prompt-L2.2.2Prompt框架应用现状-L2.2.3基于GPTAS的Prompt框架-L2.2.4Prompt框架与Thought-L2.2.5Prompt框架与提示词L2.3流水线工程-L2.3.1流水线工程的概念-L2.3.2流水线工程的优点-L2.3.3流水线工程的应用L2.4总结与展望阶段3：AI大模型应用架构实践目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。内容：L3.1Agent模型框架-L3.1.1Agent模型框架的设计理念-L3.1.2Agent模型框架的核心组件-L3.1.3Agent模型框架的实现细节L3.2MetaGPT-L3.2.1MetaGPT的基本概念-L3.2.2MetaGPT的工作原理-L3.2.3MetaGPT的应用场景L3.3ChatGLM-L3.3.1ChatGLM的特点-L3.3.2ChatGLM的开发环境-L3.3.3ChatGLM的使用示例L3.4LLAMA-L3.4.1LLAMA的特点-L3.4.2LLAMA的开发环境-L3.4.3LLAMA的使用示例L3.5其他大模型介绍阶段4：AI大模型私有化部署目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。内容：L4.1模型私有化部署概述L4.2模型私有化部署的关键技术L4.3模型私有化部署的实施步骤L4.4模型私有化部署的应用场景学习计划：阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。这份完整版的大模型LLM学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】😝有需要的小伙伴，可以Vx扫描下方二维码免费领取🆓