在 LangChain 中使用

下载地址：https://www.langchain.com/

最简单的就是：直接设置环境变量代码如下


API_SECRET_KEY = "sk-pvMtoVO******66249058b93C766F2D70167"
BASE_URL = "https://api.kr777.top"; #CaMeL AI的base-url

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = API_SECRET_KEY
os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = BASE_URL

注意：openai_api_base 的末尾要加上 /v1，



llm = ChatOpenAI(
    openai_api_base="https://api.kr777.top", # 注意，末尾要加 /v1
    openai_api_key="sk-3133f******fee269b71d",
)

res = llm.predict("hello")

print(res)

示例代码，使用LLM进行预测
核心其实在于key和url的设置
方法有：

使用环境变量来设置
使用变量来传入
使用手动设置环境变量


import os
import requests
import time
import json
import time
 
from langchain.llms import OpenAI
 
API_SECRET_KEY = "你在CaMeL AI的key";
BASE_URL = "https://api.kr777.top"; #CaMeL AI的base-url
 
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = API_SECRET_KEY
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = BASE_URL
 
def text():
    llm = OpenAI(temperature=0.9)
    text = "What would be a good company name for a company that makes colorful socks?"
    print(llm(text))
 
if __name__ == '__main__':
    text();

运行后可以看到返回：


Lively Socks.