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OpenAI

注意

您目前正在瀏覽的文件頁面是關於使用 OpenAI 的文字完成模型。最新和最受歡迎的 OpenAI 模型是聊天完成模型。

除非您特別使用 gpt-3.5-turbo-instruct，否則您可能正在尋找這個頁面。

OpenAI 提供一系列具有不同功能的模型，適用於不同的任務。

本範例介紹如何使用 LangChain 與 OpenAI 模型互動

概觀​

整合詳細資訊​

類別套件本地可序列化JS 支援套件下載套件最新版本
ChatOpenAIlangchain-openai❌測試版✅PyPI - DownloadsPyPI - Version

設定​

要存取 OpenAI 模型，您需要建立一個 OpenAI 帳戶、取得 API 金鑰，並安裝 langchain-openai 整合套件。

憑證​

前往 https://platform.openai.com 註冊 OpenAI 並產生 API 金鑰。完成後，設定 OPENAI_API_KEY 環境變數

import getpass
import os

if "OPENAI_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your OpenAI API key: ")

如果您想要自動化最佳的模型呼叫追蹤，您也可以取消註解以下內容來設定您的 LangSmith API 金鑰

# os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
# os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"

安裝​

LangChain OpenAI 整合位於 langchain-openai 套件中

%pip install -qU langchain-openai

如果您需要指定您的組織 ID，您可以使用以下儲存格。但是，如果您只是單一組織的成員或打算使用預設組織，則不需要這麼做。您可以在此檢查您的預設組織。

要指定您的組織，您可以使用這個

OPENAI_ORGANIZATION = getpass()

os.environ["OPENAI_ORGANIZATION"] = OPENAI_ORGANIZATION

實例化​

現在我們可以實例化我們的模型物件並產生聊天完成

from langchain_openai import OpenAI

llm = OpenAI()
API 參考：OpenAI

呼叫​

llm.invoke("Hello how are you?")
'\n\nI am an AI and do not have emotions like humans do, so I am always functioning at my optimal level. Thank you for asking! How can I assist you today?'

鏈接​

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

prompt = PromptTemplate.from_template("How to say {input} in {output_language}:\n")

chain = prompt | llm
chain.invoke(
    {
        "output_language": "German",
        "input": "I love programming.",
    }
)
API 參考：PromptTemplate
'\nIch liebe Programmieren.'

使用代理​

如果您位於明確的代理之後，您可以指定 http_client 以通過

%pip install httpx

import httpx

openai = OpenAI(
    model_name="gpt-3.5-turbo-instruct",
    http_client=httpx.Client(proxies="http://proxy.yourcompany.com:8080"),
)

API 參考​

有關所有 OpenAI llm 功能和配置的詳細文檔，請前往 API 參考：https://langchain-python.dev.org.tw/api_reference/openai/llms/langchain_openai.llms.base.OpenAI.html

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