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2. 使用 LangChain 调用百度文心一言

我们同样可以通过 LangChain 框架来调用百度文心大模型，以将文心模型接入到我们的应用框架中。

2.1 自定义 LLM 接入 langchain

在老版本中，LangChain 是不直接支持文心调用的，我们需要自定义一个支持文心模型调用的 LLM。在这里为了向用户展示如何自定义 LLM，我们在《附1.LangChain自定义LLM》中，简述了这种方法，也可参考源文档。

此处，我们可以直接调用已自定义好的 Wenxin_LLM，具体如何封装 Wenxin_LLM 见wenxin_llm.py。

注：以下代码需要将我们封装的代码wenxin_llm.py下载到本 Notebook 的同级目录下，才可以直接使用。因为新版 LangChain 可以直接调用文心千帆 API，我们更推荐使用下一部分的代码来调用文心一言模型

# 需要下载源码
from wenxin_llm import Wenxin_LLMCopy to clipboardErrorCopied

我们希望像调用 ChatGPT 那样直接将秘钥存储在 .env 文件中，并将其加载到环境变量，从而隐藏秘钥的具体细节，保证安全性。因此，我们需要在 .env 文件中配置 QIANFAN_AK 和 QIANFAN_SK，并使用以下代码加载：

from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
import os

# 读取本地/项目的环境变量。

# find_dotenv()寻找并定位.env文件的路径
# load_dotenv()读取该.env文件，并将其中的环境变量加载到当前的运行环境中
# 如果你设置的是全局的环境变量，这行代码则没有任何作用。
_ = load_dotenv(find_dotenv())

# 获取环境变量 API_KEY
wenxin_api_key = os.environ["QIANFAN_AK"]
wenxin_secret_key = os.environ["QIANFAN_SK"]Copy to clipboardErrorCopied

llm = Wenxin_LLM(api_key=wenxin_api_key, secret_key=wenxin_secret_key, system="你是一个助手！")Copy to clipboardErrorCopied

llm.invoke("你好，请你自我介绍一下！")Copy to clipboardErrorCopied

[INFO] [03-31 22:12:53] openapi_requestor.py:316 [t:27812]: requesting llm api endpoint: /chat/eb-instant


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'你好！我是助手，负责协助您完成各种任务。我具备快速响应、高效执行和灵活适应的能力，致力于为您提供优质的服务。无论您需要什么帮助，我都会尽力满足您的需求。'Copy to clipboardErrorCopied

# 或者使用
llm(prompt="你好，请你自我介绍一下！")Copy to clipboardErrorCopied

[INFO] [03-31 22:12:41] openapi_requestor.py:316 [t:27812]: requesting llm api endpoint: /chat/eb-instant


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'你好！我是助手，负责协助您完成各种任务。我具备快速学习和处理信息的能力，能够根据您的需求提供帮助和回答问题。无论您需要什么帮助，我都会尽力提供支持。'Copy to clipboardErrorCopied

从而我们可以将文心大模型加入到 LangChain 架构中，实现在应用中对文心大模型的调用。

2.2 在 langchain 直接调用文心一言

我们也可以使用新版 LangChain，来直接调用文心一言大模型。

from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
import os

# 读取本地/项目的环境变量。

# find_dotenv()寻找并定位.env文件的路径
# load_dotenv()读取该.env文件，并将其中的环境变量加载到当前的运行环境中
# 如果你设置的是全局的环境变量，这行代码则没有任何作用。
_ = load_dotenv(find_dotenv())

# 获取环境变量 API_KEY
QIANFAN_AK = os.environ["QIANFAN_AK"]
QIANFAN_SK = os.environ["QIANFAN_SK"]
Copy to clipboardErrorCopied

# Install required dependencies
%pip install -qU langchain langchain-community

from langchain_community.llms import QianfanLLMEndpoint

llm = QianfanLLMEndpoint(streaming=True)
res = llm("你好，请你自我介绍一下！")
print(res)

d:\Miniconda\miniconda3\envs\llm2\lib\site-packages\langchain_core\_api\deprecation.py:117: LangChainDeprecationWarning: The function `__call__` was deprecated in LangChain 0.1.7 and will be removed in 0.2.0. Use invoke instead.
  warn_deprecated(
[INFO] [03-31 22:40:14] openapi_requestor.py:316 [t:3684]: requesting llm api endpoint: /chat/eb-instant
[INFO] [03-31 22:40:14] oauth.py:207 [t:3684]: trying to refresh access_token for ak `MxBM7W***`
[INFO] [03-31 22:40:15] oauth.py:220 [t:3684]: sucessfully refresh access_token


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