在LangChain中流畅地使用讯飞星火大模型
Project description
🦜️🔗✨ LangChain-xfyun
⚡ 在LangChain中流畅地使用讯飞星火大模型 ⚡
⏩ 快速安装
pip install langchain-xfyun
🤔 这是什么?
大型语言模型(LLM)正在成为一种变革性技术,它使开发人员能够构建以前无法构建的应用程序。然而,孤立地使用这些 LLM 通常不足以创建真正强大的应用程序,只有将它们与其他计算或知识来源相结合,才能发挥真正的威力。
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Fork from langchain
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添加了讯飞星火大模型的支持,让你可以在langchain中使用SparkLLM
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[TODO] 修改langchain内置prompt以适应SparkLLM
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其它关于langchain的信息可以参考 LangChain's original README.md
❓ 如何使用
from langchain_xfyun.chat_models import ChatSpark
from langchain_xfyun.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_xfyun.chains import LLMChain
llm = ChatSpark(app_id="your_app_id", api_key="your_api_key",
api_secret="your_api_secret")
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
"我有一个生产[{product}]商品的公司,请帮我取一个最合适的公司名称。只输出答案本身"
)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt, verbose=True)
product = "魔方"
ans = chain.run(product)
print(ans)
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像以前一样使用chat model,现在你可以使用
ChatSpark
而不是ChatOpenAI
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更详细的内容请参考langchain 官方文档
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As an open-source project in a rapidly developing field, we are extremely open to contributions, whether it be in the form of a new feature, improved infrastructure, or better documentation.
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Source Distribution
Built Distribution
Hashes for langchain_xfyun-0.0.275b2.tar.gz
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 2cc0e9a0dd00ce3cbf1ead3f1a176bee340d508ea039daf4cd624fc1096d0cb9 |
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MD5 | ae5523615ac34b8f69866f8c7e2f2bb4 |
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BLAKE2b-256 | 0493abf62c6118ae2bd289d204b5975cf6384bc836eab4bf3bd31442074cfaf5 |
Hashes for langchain_xfyun-0.0.275b2-py3-none-any.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 8815290baa509869f17dde79b13dcee252051ddd39115717f840f6f18e710041 |
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MD5 | dc0eea1260a8030c6eecf26161d60dd4 |
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BLAKE2b-256 | 2e0e6e17a1286a12e5b2db5f87dd4312a247f0cb11957ed4de019cff5dcab0a7 |