如何利用langchian调用百度大模型API_langchain 使用百度商用大模型

Baidu AI Cloud Qianfan Platform 使用LangChain进行聊天模型集成

概述

百度智能云的千帆平台是一个一站式的大模型开发和服务运营平台，为企业开发者提供了包括文心一言（ERNIE-Bot）和第三方开源模型在内的多种模型。主要分为三类模型：

1. Embedding
2. Chat
3. Completion

本文介绍如何使用LangChain与千帆平台的聊天模型进行集成，具体对应LangChain的langchain/chat_models包。

API 初始化

在使用百度千帆平台的大模型服务前，需要初始化相关参数，可以通过环境变量或者直接传参进行初始化：

export QIANFAN_AK=XXX
export QIANFAN_SK=XXX
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支持的模型

• ERNIE-Bot-turbo（默认）
• ERNIE-Bot
• ERNIE-Speed-128K
• BLOOMZ-7B
• Llama-2-7b-chat
• Llama-2-13b-chat
• Llama-2-70b-chat
• Qianfan-BLOOMZ-7B-compressed
• Qianfan-Chinese-Llama-2-7B
• ChatGLM2-6B-32K
• AquilaChat-7B

基本设置和调用

使用示例代码初始化并调用聊天模型：

import os
from langchain_community.chat_models import QianfanChatEndpoint
from langchain_core.language_models.chat_models import HumanMessage

os.environ["QIANFAN_AK"] = "Your_api_key"
os.environ["QIANFAN_SK"] = "Your_secret_Key"

chat = QianfanChatEndpoint(streaming=True)
messages = [HumanMessage(content="Hello")]
response = chat.invoke(messages)

print(response.content)
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异步调用

可以使用异步方法进行调用：

await chat.ainvoke(messages)
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批量调用

支持批量处理消息：

responses = chat.batch([messages])
print(responses[0].content)
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流式处理

支持流式处理消息输出：

try:
    for chunk in chat.stream(messages):
        print(chunk.content, end="", flush=True)
except TypeError as e:
    print(e)
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使用不同模型

默认使用ERNIE-Bot-turbo，如果需要使用其他模型，可以在初始化时指定：

chatBot = QianfanChatEndpoint(
    streaming=True,
    model="ERNIE-Bot",
)

messages = [HumanMessage(content="Hello")]
response = chatBot.invoke(messages)
print(response.content)
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模型参数

目前只有ERNIE-Bot和ERNIE-Bot-turbo支持以下参数，可以在调用时指定：

• temperature
• top_p
• penalty_score

示例代码：

response = chat.invoke(
    [HumanMessage(content="Hello")],
    **{"top_p": 0.4, "temperature": 0.1, "penalty_score": 1}
)
print(response.content)
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