Python LangChain入门教程 1-使用LangChain和AI对话

LangChain 是一个用于开发由大型语言模型 (LLMs) 驱动的应用程序的框架。

在使用LangChain框架前，先导入LangChain

# 这里根据你使用的AI进行引入，我使用的是智谱清言的AI
from langchain_community.chat_models import ChatZhipuAI
# 这里导入的是消息类型
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
import os

在第二行我导入的是ChatZhipuAI，不同的AI导入方法不同，以下是几个常用AI的导入方式

• OpenAI - from langchain_openai import ChatOpenAI 
• Ollama - from langchain_ollama import ChatOllama

在导入AI库后，我们要导入我们的APIKey

os.environ["ZHIPUAI_API_KEY"] = "将你的APIKey放到这个字符串中"

上面的代码是智谱清言的APIKey导入方式，不同的AI有不同的导入方式 

然后创建一个AI的实例对象

chat = ChatZhipuAI( # ChatZhipuAI是我使用的AI，每个人使用的AI都不同 根据情况调整
    model="glm-4-flash", # 模型名称
    temperature=0.5 # 模型温度
)

函数根据AI的不同函数也不同，请根据情况替换

model参数为想要调用的模型，我这里调用的是智谱清言的免费模型GLM-4-Flash

temperature参数是模型的温度参数，这个值越高代表模型回复的越不统一

messages = [
    SystemMessage(content="你是一个AI机器人"), # 模型的提示词
    HumanMessage(content="你好") # 用户的输入
]

接下来定义一个消息列表，SystemMessage是AI的提示词，HumanMessage包裹的则是人类的输入，通常情况下content后面接一个input函数就可以实现人和AI对话的效果

response = chat.invoke(messages)

最后，让变量chat里的AI读取我们定义好的消息列表，得到输出的response，读取response.content即可得到AI的输入内容

response.content

我们用Print打印出来看一下

你好

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