Langchain的安装

作者：CSDN博客
Langchain

1、python中安装langchain

1. pip install langchain
2. pip install langchain-openai

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​        登录官网，获取LangSmish的API key
​        https://smith.langchain.com/settings
2、案例一：创建一个简单的调用大模型的案例：

1. import os
2. from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage
3. from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
4. from langchain_openai import ChatOpenAI
6. os.environ['http_proxy']=''
7. os.environ['https_proxy']=''
8. os.environ['LANGCHAIN_TRACING_V2']='TRUE'
9. os.environ['LANGCHAIN_API_KEY']=''# 创建模型
10. model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-1106")# 准备提示prompt
11. msg =[
12.     SystemMessage(content="请将以下内容翻译成日语"),
13.     HumanMessage(content="你好，请问你要到哪里去？")]
14. result = model.invoke(msg)print(result)# 创建返回数据的解析器
15. parser = StrOutputParser()
16. return_str = parser.invoke(result)print(return_str)# 得到链（把各个组件连接起来）
17. chain = model | parser
18. # 直接使用chain来调用print(chain.invoke(msg))

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结果：

1. content='こんにちは、どちらに行かれる予定ですか？' additional_kwargs={'refusal':None} response_metadata={'token_usage':{'completion_tokens':16,'prompt_tokens':35,'total_tokens':51,'completion_tokens_details':{'accepted_prediction_tokens':0,'audio_tokens':0,'reasoning_tokens':0,'rejected_prediction_tokens':0},'prompt_tokens_details':{'audio_tokens':0,'cached_tokens':0}},'model_name':'gpt-3.5-turbo-1106','system_fingerprint':'fp_e7d4a5f731','finish_reason':'stop','logprobs':None}id='run-36cc3912-c062-4525-8565-4a30ce2c1b4d-0' usage_metadata={'input_tokens':35,'output_tokens':16,'total_tokens':51,'input_token_details':{'audio':0,'cache_read':0},'output_token_details':{'audio':0,'reasoning':0}}
2. こんにちは、どちらに行かれる予定ですか？
3. こんにちは、どこに行く予定ですか？

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构建一个简单的大语言模型（LLM）应用程序

调用语言模型
使用OutPutParsers：输出解析器

• 使用PromptTemplate：提示模板
  1. # 定义提示模板
  2. prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([('system','请将下面的内容翻译成{language}'),('user','{text}')])# 得到链（把各个组件连接起来）(模板 | 模型 | 解析器）
  3. chain = prompt_template | model | parser
  4. # 直接使用chain来调用print(chain.invoke({'language':'English','text':'白日依山尽，黄河入海流。'}))

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  使用LangSmish追踪你的应用程序
  
• 使用LangServe部署你的应用程序
  1. pip install "langserve[all]"

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  1. # 把我们的程序部署成服务# 创建fastAPI的应用
  2. app = FastAPI(title="my LangChain serve", version="V1.0", description="translate any language")# 添加路由
  3. add_routes(
  4.     app,
  5.     chain,
  6.     path="/chain_demo",)if __name__ =='__main__':import uvicorn
  7.     uvicorn.run(app, host='127.0.0.1', port=8000)

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​                通过代码连接服务器，实现对程序的应用

1. from langserve import RemoteRunnable
3. if __name__ =='__main__':
4.     client = RemoteRunnable("http://127.0.0.1:8000/chain_demo")
5.     result = client.invoke({'language':"italian",'text':"你好！"})print(result)

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​                结果：

1. Ciao!

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3、案例二：Langchain构建聊天机器人

聊天机器人能够进行对话，并记住之前的互动
安装：

1. pip install langchain_community

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机器人根据上下文来回答问题：

1. import os
2. from langchain_community.chat_message_histories import ChatMessageHistory
3. from langchain_core.messages import HumanMessage
4. from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
5. from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
6. from langchain_core.runnables import RunnableWithMessageHistory
7. from langchain_openai import ChatOpenAI
9. # vpn
10. os.environ['http_proxy']='127.0.0.1:7890'
11. os.environ['https_proxy']='127.0.0.1:7890'# 连接langchain
12. os.environ['LANGCHAIN_TRACING_V2']='TRUE'
13. os.environ['LANGCHAIN_PROJECT']='LangchainDemo_zhang'
14. os.environ['LANGCHAIN_API_KEY']='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'# 创建模型
15. model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")# 创建返回数据的解析器
16. parser = StrOutputParser()# 定义提示模板
17. prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([('system','你是一个非常乐于助人的助手。用{language}尽可能回答你所能回答的所有问题。'),
18.     MessagesPlaceholder(variable_name='my_msg')])# 得到链（把各个组件连接起来）(模板 | 模型 | 解析器）
19. chain = prompt_template | model | parser
21. # 保存聊天的历史记录
22. store ={}# 所有用户的聊天记录都保存到sotre。key：sessionID, value: 历史聊天记录对象# 此函数预期将接收到一个session_id并返回一个消息历史记录的对象defget_session_history(session_id:str):if session_id notin store:
23.         store[session_id]= ChatMessageHistory()return store[session_id]
26. do_message = RunnableWithMessageHistory(
27.     chain,
28.     get_session_history,
29.     input_messages_key='my_msg'# 每次聊天的时候发送msg的key)
31. config ={'configurable':{'session_id':'zhang317'}}# 给当前会话定义一个session_id# 第一轮聊天
32. resp1 = do_message.invoke({'my_msg':[HumanMessage(content="你好！我是张张。")],'language':'中文'},
33.     config=config
34. )print(resp1)# 第二轮聊天
35. resp2 = do_message.invoke({'my_msg':[HumanMessage(content='我的名字是什么？')],'language':'中文'},
36.     config=config
37. )print(resp2)

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在输出resp1和resp2的时候有些可能用：

1. print(resp1.content)print(resp2.content)

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这样写是正确的，可能是因为python的版本问题。
结果：

1. 你好，张张！有什么问题我可以帮助你解决呢？
2. 您告诉我您的名字是张张。

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现在要第三轮聊天通过流式的方式进行输出，其实就是一个token一个token的输出

1. config ={'configurable':{'session_id':'bobo317'}}# 第三轮聊天，返回的数据是流式的for resp in do_message.stream({'my_msg':[HumanMessage(content='请给我讲一个愚公移山的故事。')],'language':'English'},
2.                               config=config):# 每一次resp都是一个tokenprint(resp, end='-')

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结果：

1. -Once- upon- a- time- in- ancient- China-,- there- was- a- man- named- Yu- Gong- who- lived- at- the- foot- of- two- large- mountains- that- blocked- his- path- and- made- it- difficult- for- his- family- to- travel-.- Determin-ed- to- make- life- easier- for- his- descendants-,- Yu- Gong- decided- to- move- the- mountains- out- of- the- way-.
3. -Yu- Gong- and- his- family- began- digging- at- the- mountains- with- their- bare- hands-,- but- progress- was- slow-.- A- wise- old- man- passing- by- saw- what- they- were- doing- and- told- Yu- Gong- that- moving- the- mountains- was- an- impossible- task- for- one- family-.- Und-eter-red-,- Yu- Gong- replied-,- "-I- may- not- be- able- to- finish- this- task- in- my- lifetime-,- but- my- children- and- grandchildren- can- continue- it-.- As- long- as- we- keep- working- together-,- the- mountains- will- eventually- be- moved-."
5. -Imp-ressed- by- Yu- Gong-'s- determination-,- the- wise- old- man- was- moved- by- his- spirit- and- decided- to- help-.- He- called- upon- the- gods-,- who- were- also- touched- by- Yu- Gong-'s- perseverance-.- The- gods- were- so- moved- that- they- sent- two- divine- beings- who- picked- up- the- mountains- and- carried- them- away-.
7. -From- then- on-,- the- saying- "-Yu- Gong- moves- mountains-"- became- a- popular- id-iom- in- Chinese- culture-,- symbol-izing- the- power- of- determination- and- persistence- in- overcoming- seemingly- ins-ur-mount-able- obstacles-.--

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then- on-,- the- saying- “-Yu- Gong- moves- mountains-”- became- a- popular- id-iom- in- Chinese- culture-,- symbol-izing- the- power- of- determination- and- persistence- in- overcoming- seemingly- ins-ur-mount-able- obstacles-.–

原文地址：https://blog.csdn.net/m0_73665698/article/details/143645860