Python—使用LangCahin调用千帆大模型

文章目录

• 前言
• 一、安装LangChain
• 二、获取千帆API Key、Secret Key
• 三、简单对话案例实现
• 四、构建语言模型应用程序:LLM
• • 1.初始化模型
  • 2.LLM初始化和调用
• 五、提示词模板（PromptTemplate）: 管理 LLM 的提示
• • 1.定义提示模板
  • 2.组合 LLM 和提示词
  • 3.组合输出解析器
• 六、信息检索链(Retrieval Chain)
• • 1.加载索引数据
  • 2.存储向量数据
  • 3.创建检索链传入问题
  • 4.使用检索器动态选择最相关的文档并将其传递
  • 5.完整代码及调用
• 七、实现简单的聊天机器人
• • 1.聊天模型将使用消息进行响应。
  • 2.传入一个消息列表：
  • 3.使用ConversationChain记住过去的用户输入和模型输出
  • 4.对话
  • 5.聊天检索
  • • 1)加载博客文章。
    • 2)将其拆分并存储在向量中
    • 3)创建会话记忆
    • 4)整体代码示例
• 总结

前言

LangChain就是一个 LLM 编程框架，你想开发一个基于 LLM 应用，需要什么组件它都有，直接使用就行；甚至针对常规的应用流程，它利用链(LangChain中Chain的由来)这个概念已经内置标准化方案了。

LangChain是一个用于开发由语言模型提供支持的应用程序的框架。它使应用程序能够：

• 数据感知：将语言模型连接到其他数据源
• 具有代理性质：允许语言模型与其环境交互

环境：

一、安装LangChain

此次我安装的最新版为：0.1.0

pip install langchain#安装qianfanpip install qianfan

二、获取千帆API Key、Secret Key

• 登录百度云搜索进入千帆大模型控制台
• 没有应用则创建应用
• 获取APIKey、SecretKey
  

三、简单对话案例实现

调用千帆大模型，实现让大模型讲个故事

"""For basic init and call"""import osfrom langchain_community.chat_models import QianfanChatEndpointfrom langchain_core.messages import HumanMessageos.environ["QIANFAN_AK"] = "API_KEY"os.environ["QIANFAN_SK"] = "SECRET_KEY"chat = QianfanChatEndpoint(streaming=True,)res = chat([HumanMessage(content="讲一个故事")])print(res.content)

输出结果如下：

到此最简单的案例就已经实现了。

四、构建语言模型应用程序:LLM

LangChain 最基本的构建块是对某些输入调用 LLM。

让我们来看一个简单的例子。

我们假设我们正在构建一个基于公司产品生成公司名称的服务。

1.初始化模型

from langchain_community.llms import QianfanLLMEndpointos.environ["QIANFAN_AK"] = "API_KEY"os.environ["QIANFAN_SK"] = "SECRET_KEY"llm = QianfanLLMEndpoint(temperature=0.9)

2.LLM初始化和调用

import osfrom langchain_community.llms import QianfanLLMEndpointos.environ["QIANFAN_AK"] = "API_KEY"os.environ["QIANFAN_SK"] = "SECRET_KEY"llm = QianfanLLMEndpoint(temperature=0.9)text = "对于一家生产彩色袜子的公司来说，什么是一个好的公司名称" />print(llm.invoke(text))

五、提示词模板（PromptTemplate）: 管理 LLM 的提示

调用 LLM 是很好的第一步，但这仅仅是个开始。

通常在应用程序中使用 LLM 时，不会将用户输入直接发送到 LLM。

相反，您可能接受用户输入并构造一个提示符，然后将其发送给 LLM。

例如，在前一个示例中，我们传入的文本被硬编码为询问一家生产彩色袜子的公司的名称。在这个虚构的服务中，我们希望只获取描述公司业务的用户输入，然后用这些信息格式化提示符。

1.定义提示模板

• ChatPromptTemplate:是聊天提示词模板
  ChatPromptTemplate文档地址

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplateprompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("user","我想去{location}旅游，能帮我简单介绍一下吗？")])

2.组合 LLM 和提示词

import osfrom langchain_community.llms import QianfanLLMEndpointfrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplateos.environ["QIANFAN_AK"] = "API_KEY"os.environ["QIANFAN_SK"] = "SECRET_KEY"llm = QianfanLLMEndpoint(temperature=0.9)prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("user","我想去{location}旅游，能帮我简单介绍一下吗？")])chat = prompt | llmresult = chat.invoke({"location": "海南"})print(result)

3.组合输出解析器

ChatModel（因此，此链）的输出是一条消息。但是，使用字符串通常要方便得多。让我们添加一个简单的输出解析器，将聊天消息转换为字符串。

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParseroutput_parser = StrOutputParser()

我们现在可以将其添加到上一个链中：

chain = prompt | llm | output_parser

我们现在可以调用它并提出相同的问题。答案现在将是一个字符串（而不是 ChatMessage）。

六、信息检索链(Retrieval Chain)

实现目标：

提供一份文档，提出问题，在文档中检索出答案。我这里是提供了一个知乎-中国古代史-明朝的网址。

我们将从检索器中查找相关文档，然后将它们传递到提示中。 Retriever 可以由任何东西支持——SQL 表、互联网等——但在本例中，我们将填充一个向量存储并将其用作检索器。

1.加载索引数据

首先，我们需要加载要索引的数据：

from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoaderWEB_URL = "https://zhuanlan.zhihu.com/p/85289282"# 使用WebBaseLoader加载HTMLloader = WebBaseLoader(WEB_URL)docs = loader.load()

2.存储向量数据

接下来，我们需要将其索引到向量存储中。

下载向量数据库Chroma

pip install chromadb

根据版本问题可能出现的问题：

问题：
Your system has an unsupported version of sqlite3. Chroma requires sqlite3 ＞= 3.35.0.

解决方案：
根据自己的操作系统在 SQLite Download Page 下载最新的sqlite包，解压后是”sqlite3.def”和”sqlite3.dll”两个文件。将这两个文件覆盖到 “python安装目录/DLLs”下即可。

然后我们可以构建我们的索引：

from langchain_community.vectorstores import Chromafrom langchain_community.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpointfrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter# 导入千帆向量模型embeddings = QianfanEmbeddingsEndpoint()# 导入递归字符文本分割器text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size = 384, chunk_overlap = 0, separators=["\n\n", "\n", " ", "", "。", "，"])# 导入文本documents = text_splitter.split_documents(docs)# 存入向量数据库vector = Chroma.from_documents(documents, embeddings)

3.创建检索链传入问题

我们设置一个链，该链接受一个问题和检索到的文档并生成一个答案。

from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain# 创建提示词模板prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""使用下面的语料来回答本模板最末尾的问题。如果你不知道问题的答案，直接回答 "我不知道"，禁止随意编造答案。为了保证答案尽可能简洁，你的回答必须不超过三句话，你的回答中不可以带有星号。请注意！在每次回答结束之后，你都必须接上 "感谢你的提问" 作为结束语以下是一对问题和答案的样例：请问：秦始皇的原名是什么秦始皇原名嬴政。感谢你的提问。以下是语料：{context}Question: {input}""")#创建千帆LLM模型llm = QianfanLLMEndpoint()#创建检索链document_chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt)

4.使用检索器动态选择最相关的文档并将其传递

from langchain.chains import create_retrieval_chainretriever = vector.as_retriever()retrieval_chain = create_retrieval_chain(retriever, document_chain)

5.完整代码及调用

import osfrom langchain.chains import create_retrieval_chainfrom langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chainfrom langchain_community.document_loaders import WebBaseLoaderfrom langchain_community.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpointfrom langchain_community.vectorstores import Chromafrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_community.llms import QianfanLLMEndpointos.environ["QIANFAN_AK"] = "API_KEY"os.environ["QIANFAN_SK"] = "SECRET_KEY"# 定义URLWEB_URL = "https://zhuanlan.zhihu.com/p/85289282"# 使用WebBaseLoader加载HTMLloader = WebBaseLoader(WEB_URL)docs = loader.load()# 导入千帆向量模型embeddings = QianfanEmbeddingsEndpoint()# 导入递归字符文本分割器text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size = 384, chunk_overlap = 0, separators=["\n\n", "\n", " ", "", "。", "，"])# 导入文本documents = text_splitter.split_documents(docs)# 存入向量数据库vector = Chroma.from_documents(documents, embeddings)# 创建提示词模板prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""使用下面的语料来回答本模板最末尾的问题。如果你不知道问题的答案，直接回答 "我不知道"，禁止随意编造答案。为了保证答案尽可能简洁，你的回答必须不超过三句话，你的回答中不可以带有星号。请注意！在每次回答结束之后，你都必须接上 "感谢你的提问" 作为结束语以下是一对问题和答案的样例：请问：秦始皇的原名是什么秦始皇原名嬴政。感谢你的提问。以下是语料：{context}Question: {input}""")#创建千帆LLM模型llm = QianfanLLMEndpoint()#我们设置一个链，该链接受一个问题和检索到的文档并生成一个答案。document_chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt)#使用检索器动态选择最相关的文档并将其传递。retriever = vector.as_retriever()retrieval_chain = create_retrieval_chain(retriever, document_chain)#调用这个链了。这将返回一个字典 - 来自 LLM 的响应在键中answerresponse = retrieval_chain.invoke({"input": "朱元璋时期中国多少人口?"})print(response["answer"])

结果示例：

抱歉，我无法得知朱元璋时期中国具体的人口数量。不过，我可以告诉你，在明朝时期，中国的人口数量在历史上经历了巨大的变化。明朝初年，由于元朝末年的战乱和瘟疫，人口数量相对较少。然而，随着时间的推移，明朝政府实行了一系列轻徭薄赋的政策，促进了社会经济的恢复和发展，人口数量也逐渐增加。在明朝中后期，由于农业、手工业和商业的繁荣，中国的人口数量达到了历史高峰。

七、实现简单的聊天机器人

使用普通聊天模型，我们可以通过传递一个消息或使用ChatModel发送更多消息。

1.聊天模型将使用消息进行响应。

import osfrom langchain.schema import HumanMessage, SystemMessagefrom langchain_community.chat_models import QianfanChatEndpointos.environ["QIANFAN_AK"] = "API_KEY"os.environ["QIANFAN_SK"] = "SECRET_KEY"chat = QianfanChatEndpoint()res = chat.invoke([HumanMessage(content="把这句话从中文翻译成英语:我喜欢编程。")])print(res.content)

输出结果：I enjoy programming.

2.传入一个消息列表：

import osfrom langchain.schema import HumanMessage, SystemMessagefrom langchain_community.chat_models import QianfanChatEndpointos.environ["QIANFAN_AK"] = "API_KEY"os.environ["QIANFAN_SK"] = "SECRET_KEY"#使用默认的模型回答不正确，所以切换至模型：ERNIE-Bot-4chat = QianfanChatEndpoint(model='ERNIE-Bot-4',temperature=0.8)res = chat.invoke([SystemMessage(content="你是把中文翻译成英文的得力助手。"),HumanMessage(content="我喜欢编程。"),])print(res.content)

输出结果：I enjoy programming.

3.使用ConversationChain记住过去的用户输入和模型输出

然后，我们可以将聊天模型包装在ConversationChain中，它有内置内存，用于记住过去的用户输入和模型输出。

import osfrom langchain.schema import HumanMessage, SystemMessagefrom langchain_community.chat_models import QianfanChatEndpointfrom langchain.chains import ConversationChain os.environ["QIANFAN_AK"] = "API_KEY"os.environ["QIANFAN_SK"] = "SECRET_KEY"chat = QianfanChatEndpoint(model='ERNIE-Bot-4',temperature=0.8)conversation = ConversationChain(llm=chat)res = conversation.invoke({"input":"你是把中文翻译成英文的得力助手:我喜欢编程"})print(res['response'])#结果为： to English. Your sentence "我喜欢编程" translates to "I enjoy programming."res2=conversation.invoke({"input":"把他翻译成德语"})print(res2)#结果为：将其翻译成德语为 "Ich genieße das Programmieren.

4.对话

我们通过ConversationBufferMemory可以指定我们的对话记录

此案例是指定对话记录，继续进行对话。

import osfrom langchain_community.chat_models import QianfanChatEndpointfrom langchain.chains import LLMChainfrom langchain.memory import ConversationBufferMemoryfrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, SystemMessagePromptTemplate, MessagesPlaceholder, \HumanMessagePromptTemplateos.environ["QIANFAN_AK"] = "API_KEY"os.environ["QIANFAN_SK"] = "SECRET_KEY"chat = QianfanChatEndpoint(model='ERNIE-Bot-4', temperature=0.8)prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([SystemMessagePromptTemplate.from_template("你是一个聊天机器人"),MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history"),HumanMessagePromptTemplate.from_template("{question}")])memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True)memory.save_context({"input": "你好"}, {"output": "你好，请问有什么我可以帮助你的吗？"})memory.save_context({"input": "把这句话从中文翻译成英语:我喜欢编程。"}, {"output": " I enjoy programming."})conversation = LLMChain(llm=chat, prompt=prompt, verbose=True, memory=memory)# 注意，我们只是传入了“question”变量——“chat_history”由内存填充res = conversation.invoke({"question": "现在把这个句子译成德语。"})print(res)

输出结果如下：

5.聊天检索

现在，假设我们想要与文档或其他知识来源聊天。

这是一个流行的用例，结合了聊天和文档检索。

它允许我们与模型没有训练过的特定信息进行聊天。

1)加载博客文章。

from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader# 加载博客文章。loader = WebBaseLoader("https://zhuanlan.zhihu.com/p/85289282")data = loader.load()

2)将其拆分并存储在向量中

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplittertext_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)all_splits = text_splitter.split_documents(data)from langchain_community.vectorstores import Chromafrom langchain_openai import OpenAIEmbeddingsvectorstore = Chroma.from_documents(documents=all_splits, embedding=OpenAIEmbeddings())

3)创建会话记忆

memory = ConversationSummaryMemory(llm=llm, memory_key="chat_history", return_messages=True)

from langchain.chains import ConversationalRetrievalChainfrom langchain_openai import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI()retriever = vectorstore.as_retriever()qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm(llm, retriever=retriever, memory=memory)

4)整体代码示例

# 聊天检索import osfrom langchain_community.chat_models import QianfanChatEndpointfrom langchain.chains import ConversationChain, LLMChain, ConversationalRetrievalChainfrom langchain.memory import ConversationBufferMemory, ConversationSummaryMemoryfrom langchain_community.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpointfrom langchain_community.vectorstores import Chromafrom langchain_community.document_loaders import WebBaseLoaderfrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitteros.environ["QIANFAN_AK"] = "API_KEY"os.environ["QIANFAN_SK"] = "SECRET_KEY"# 加载博客文章。loader = WebBaseLoader("https://zhuanlan.zhihu.com/p/85289282")data = loader.load()# 将其拆分并存储在向量中。text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)all_splits = text_splitter.split_documents(data)# 存储在向量中。vectorstore = Chroma.from_documents(documents=all_splits, embedding=QianfanEmbeddingsEndpoint())# 像以前一样创建我们的记忆，但是让我们使用 ConversationSummaryMemoryretriever = vectorstore.as_retriever()chat = QianfanChatEndpoint(model='ERNIE-Bot-4', temperature=0.8)memory = ConversationSummaryMemory(llm=chat, memory_key="chat_history", return_messages=True)qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm(llm=chat, retriever=retriever, memory=memory)res = qa.invoke({"question": "请帮我出3个明朝的题目并给出答案"})print(res["answer"])

结果：

总结

LangCahin框架功能非常强大，但是要注意版本问题。在LangChain0.1.0版本之后很多写法就变了。英文官网上也是只有部分更新的新的写法，老写法也依然支持但是已经不推荐使用了。后续还会持续学习，会继续更新更多用法。

存疑：由于是新手python选手，安装python环境直接使用最新的3.12版本装不上LangChain也换电脑试了还是不行被迫改为3.8或3.9。有懂的大佬可以评论讲解一下。

本文很多文案和代码示例都来源于官网(略有修改)，有一些文案翻译的不对凑活看吧。