【Python技术】AI编程新手快速入门学习LangChain大模型框架_ai大模型需要学习pytorch吗,langchain是什么

如果我们要搞AI智能体，普通人一般 借助腾讯元器、 coze、KIMI 或者其他大平台搞一搞，比如我配置的coze智能体在微信公众号聊天。

对于程序员来说，一言不合就喜欢搞代码。 前面文章也介绍了不少关于AI+知识库问答，AI+agent 不少开源项目。 开源项目对于编程小白来说，基本上本地部署下，用用他的功能就结束了。如果想二次开发， 感觉还是欠缺点什么。

缺点什么呢。 除了Python基础知识，应该还需要了解大模型开发框架。如果你有一个从0学习AI大模型的梦想， 那么LangChain就不得不学习了解下。

先介绍下LangChain。LangChain 是一个开源框架，用于构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序。LLM 是基于大量数据预先训练的大型深度学习模型，可以生成对用户查询的响应，例如回答问题或根据基于文本的提示创建图像。LangChain 提供各种工具和抽象，以提高模型生成的信息的定制性、准确性和相关性。例如，开发人员可以使用 LangChain 组件来构建新的提示链或自定义现有模板。LangChain 还包括一些组件，可让 LLM 无需重新训练即可访问新的数据集。

如果你问我，用Python快速 入门学习LangChain大模型编程怎么搞， 网上可能很多都是openAI的例子。 但对于新手来说，可能先要解决科学上网问题，以及sk账号问题。 这里我以阿*云的通义千问为例，写一个LangChain的hello world。 毕竟现在API价格便宜了，且有1个月免费额度。 

先去阿*云官网 申请api-key

 
from langchain_openai import ChatOpenAI
import os
 
def get_response():
    os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'sk-XXXX'
 
    llm = ChatOpenAI(
        base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", 
        model="qwen-plus"
        )
    messages = [
        {"role":"system","content":"You are a helpful assistant."}, 
        {"role":"user","content":"你是谁？"}
    ]
    response = llm.invoke(messages)
    print(response.json(ensure_ascii=False))
 
if __name__ == "__main__":
    get_response()

{"content": "我是来自阿*云的大规模语言模型，我叫通义千问。", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {"token_usage": {"completion_tokens": 16, "prompt_tokens": 22, "total_tokens": 38}, "model_name": "qwen-plus", "system_fingerprint": null, "finish_reason": "stop", "logprobs": null}, "type": "ai", "name": null, "id": "run-3dda8378-67f1-46aa-8ad5-db84301db776-0", "example": false, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": {"input_tokens": 22, "output_tokens": 16, "total_tokens": 38}}

说实话，大模型框架我也在学习中，毕竟主业不是干这个，业余兴趣爱好。

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