跳到主要内容
PremAI 是一个一体化平台，可简化由生成式 AI 驱动的强大、可投入生产的应用程序的创建。通过简化开发流程，PremAI 可让您专注于增强用户体验并推动应用程序的整体增长。您可以在此处快速开始使用我们的平台。 本示例介绍了如何使用 LangChain 与 ChatPremAI 交互不同的聊天模型。

​
安装与设置

我们首先安装 langchain 和 premai-sdk。您可以键入以下命令进行安装 
pip install premai langchain
在继续之前，请确保您已在 PremAI 上注册帐户并已创建一个项目。如果没有，请参阅快速入门指南以开始使用 PremAI 平台。创建您的第一个项目并获取您的 API 密钥。 
from langchain_community.chat_models import ChatPremAI
from langchain.messages import HumanMessage, SystemMessage

​
在 LangChain 中设置 PremAI 客户端

导入所需的模块后，让我们设置客户端。目前，我们假设 project_id 为 8。但请确保您使用自己的 project-id，否则会报错。 要将 LangChain 与 Prem 配合使用，您无需传递任何模型名称或使用我们的聊天客户端设置任何参数。默认情况下，它将使用 LaunchPad 中使用的模型名称和参数。
注意：如果您在设置客户端时更改 model 或任何其他参数（如 temperature 或 max_tokens），它将覆盖 LaunchPad 中使用的现有默认配置。 
import getpass
import os

# First step is to set up the env variable.
# you can also pass the API key while instantiating the model but this
# comes under a best practices to set it as env variable.

if os.environ.get("PREMAI_API_KEY") is None:
    os.environ["PREMAI_API_KEY"] = getpass.getpass("PremAI API Key:")

# By default it will use the model which was deployed through the platform
# in my case it will is "gpt-4o"

chat = ChatPremAI(project_id=1234, model_name="gpt-4o")

​
聊天补全

ChatPremAI 支持两种方法：invoke（与 generate 相同）和 stream。 第一种将给我们一个静态结果。而第二种将逐个流式传输令牌。以下是生成类聊天补全的方法。
human_message = HumanMessage(content="Who are you?")

response = chat.invoke([human_message])
print(response.content)

I am an AI language model created by OpenAI, designed to assist with answering questions and providing information based on the context provided. How can I help you today?
上面看起来很有趣，对吧？我将我的默认 Launchpad 系统提示设置为：Always sound like a pirate。如果需要，您还可以覆盖默认系统提示。方法如下。 
system_message = SystemMessage(content="You are a friendly assistant.")
human_message = HumanMessage(content="Who are you?")

chat.invoke([system_message, human_message])

AIMessage(content="I'm your friendly assistant! How can I help you today?", response_metadata={'document_chunks': [{'repository_id': 1985, 'document_id': 1306, 'chunk_id': 173899, 'document_name': '[D] Difference between sparse and dense informati…', 'similarity_score': 0.3209080100059509, 'content': "with the difference or anywhere\nwhere I can read about it?\n\n\n      17                  9\n\n\n      u/ScotiabankCanada        •  Promoted\n\n\n                       Accelerate your study permit process\n                       with Scotiabank's Student GIC\n                       Program. We're here to help you tur…\n\n\n                       startright.scotiabank.com         Learn More\n\n\n                            Add a Comment\n\n\nSort by:   Best\n\n\n      DinosParkour      • 1y ago\n\n\n     Dense Retrieval (DR) m"}]}, id='run-510bbd0e-3f8f-4095-9b1f-c2d29fd89719-0')
您可以在此处提供系统提示，如下所示 
chat.invoke([system_message, human_message], temperature=0.7, max_tokens=10, top_p=0.95)

/home/anindya/prem/langchain/libs/community/langchain_community/chat_models/premai.py:355: UserWarning: WARNING: Parameter top_p is not supported in kwargs.
  warnings.warn(f"WARNING: Parameter {key} is not supported in kwargs.")

AIMessage(content="Hello! I'm your friendly assistant. How can I", response_metadata={'document_chunks': [{'repository_id': 1985, 'document_id': 1306, 'chunk_id': 173899, 'document_name': '[D] Difference between sparse and dense informati…', 'similarity_score': 0.3209080100059509, 'content': "with the difference or anywhere\nwhere I can read about it?\n\n\n      17                  9\n\n\n      u/ScotiabankCanada        •  Promoted\n\n\n                       Accelerate your study permit process\n                       with Scotiabank's Student GIC\n                       Program. We're here to help you tur…\n\n\n                       startright.scotiabank.com         Learn More\n\n\n                            Add a Comment\n\n\nSort by:   Best\n\n\n      DinosParkour      • 1y ago\n\n\n     Dense Retrieval (DR) m"}]}, id='run-c4b06b98-4161-4cca-8495-fd2fc98fa8f8-0')
如果您在此处放置系统提示，它将覆盖您在从平台部署应用程序时固定的系统提示。

​
使用 Prem 存储库进行原生 RAG 支持

Prem 存储库允许用户上传文档（.txt、.pdf 等）并将这些存储库连接到 LLM。您可以将 Prem 存储库视为原生 RAG，其中每个存储库都可以被视为一个向量数据库。您可以连接多个存储库。您可以在此处了解更多关于存储库的信息。 LangChain premai 也支持存储库。以下是操作方法。
query = "Which models are used for dense retrieval"
repository_ids = [
    1985,
]
repositories = dict(ids=repository_ids, similarity_threshold=0.3, limit=3)
首先，我们通过定义带有一些存储库 ID 的存储库开始。确保这些 ID 是有效的存储库 ID。您可以在此处了解如何获取存储库 ID。
请注意：与 model_name 类似，当您调用参数 repositories 时，您可能会覆盖 Launchpad 中连接的存储库。
现在，我们将存储库与聊天对象连接起来，以调用基于 RAG 的生成。 
import json

response = chat.invoke(query, max_tokens=100, repositories=repositories)

print(response.content)
print(json.dumps(response.response_metadata, indent=4))

Dense retrieval models typically include:

1. **BERT-based Models**: Such as DPR (Dense Passage Retrieval) which uses BERT for encoding queries and passages.
2. **ColBERT**: A model that combines BERT with late interaction mechanisms.
3. **ANCE (Approximate Nearest Neighbor Negative Contrastive Estimation)**: Uses BERT and focuses on efficient retrieval.
4. **TCT-ColBERT**: A variant of ColBERT that uses a two-tower
{
    "document_chunks": [
        {
            "repository_id": 1985,
            "document_id": 1306,
            "chunk_id": 173899,
            "document_name": "[D] Difference between sparse and dense informati\u2026",
            "similarity_score": 0.3209080100059509,
            "content": "with the difference or anywhere\nwhere I can read about it?\n\n\n      17                  9\n\n\n      u/ScotiabankCanada        \u2022  Promoted\n\n\n                       Accelerate your study permit process\n                       with Scotiabank's Student GIC\n                       Program. We're here to help you tur\u2026\n\n\n                       startright.scotiabank.com         Learn More\n\n\n                            Add a Comment\n\n\nSort by:   Best\n\n\n      DinosParkour      \u2022 1y ago\n\n\n     Dense Retrieval (DR) m"
        }
    ]
}
理想情况下，您无需在此处连接存储库 ID 即可获得检索增强生成。如果您已在 Prem 平台中连接存储库，仍然可以获得相同的结果。

​
Prem 模板

编写提示模板可能非常麻烦。提示模板很长、难以管理，并且必须不断调整才能改进并在整个应用程序中保持一致。 使用 Prem，编写和管理提示会变得非常简单。Launchpad 中的模板选项卡可帮助您编写所需的任意数量的提示，并在 SDK 中使用它们来使您的应用程序使用这些提示运行。您可以在此处阅读更多关于提示模板的信息。 要将 Prem 模板与 LangChain 本地使用，您需要将 ID 传递给 HumanMessage。此 ID 应该是您的提示模板变量的名称。HumanMessage 中的 content 应该是该变量的值。 例如，如果您的提示模板是这样的：
Say hello to my name and say a feel-good quote
from my age. My name is: {name} and age is {age}
所以现在你的 human_messages 应该看起来像这样 
human_messages = [
    HumanMessage(content="Shawn", id="name"),
    HumanMessage(content="22", id="age"),
]
将此 human_messages 传递给 ChatPremAI 客户端。请注意：不要忘记传递额外的 template_id 以使用 Prem 模板调用生成。如果您不了解 template_id，可以在我们的文档中了解更多信息。这是一个示例 
template_id = "78069ce8-xxxxx-xxxxx-xxxx-xxx"
response = chat.invoke([human_messages], template_id=template_id)
print(response.content)
Prem 模板功能也支持流式传输。

​
流式处理

在本节中，我们来看看如何使用 LangChain 和 PremAI 流式传输令牌。方法如下。 
import sys

for chunk in chat.stream("hello how are you"):
    sys.stdout.write(chunk.content)
    sys.stdout.flush()

It looks like your message got cut off. If you need information about Dense Retrieval (DR) or any other topic, please provide more details or clarify your question.
与上述类似，如果您想覆盖系统提示和生成参数，您需要添加以下内容 
import sys

# For some experimental reasons if you want to override the system prompt then you
# can pass that here too. However it is not recommended to override system prompt
# of an already deployed model.

for chunk in chat.stream(
    "hello how are you",
    system_prompt="act like a dog",
    temperature=0.7,
    max_tokens=200,
):
    sys.stdout.write(chunk.content)
    sys.stdout.flush()

Woof! 🐾 How can I help you today? Want to play fetch or maybe go for a walk 🐶🦴

​
工具/函数调用

LangChain PremAI 支持工具/函数调用。工具/函数调用允许模型通过生成与用户定义模式匹配的输出，来响应给定的提示。 注意：当前版本的 LangChain ChatPremAI 不支持带有流式传输功能的函数/工具调用。带有函数调用的流式传输支持即将推出。

​
将工具传递给模型

为了传递工具并让 LLM 选择需要调用的工具，我们需要传递一个工具模式。工具模式是函数定义以及关于函数功能、函数每个参数等适当的文档字符串。下面是一些带有其模式的简单算术函数。 注意：在定义函数/工具模式时，不要忘记添加有关函数参数的信息，否则会报错。
from langchain.tools import tool
from pydantic import BaseModel, Field


# Define the schema for function arguments
class OperationInput(BaseModel):
    a: int = Field(description="First number")
    b: int = Field(description="Second number")


# Now define the function where schema for argument will be OperationInput
@tool("add", args_schema=OperationInput, return_direct=True)
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Adds `a` and `b`.

    Args:
        a: First int
        b: Second int
    """
    return a + b


@tool("multiply", args_schema=OperationInput, return_direct=True)
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """Multiplies a and b.

    Args:
        a: First int
        b: Second int
    """
    return a * b

​
将工具模式与我们的 LLM 绑定

现在我们将使用 bind_tools 方法将上述函数转换为“工具”并将其与模型绑定。这意味着我们每次调用模型时都会传递这些工具信息。 
tools = [add, multiply]
llm_with_tools = chat.bind_tools(tools)
之后，我们从模型获取响应，该模型现在已与工具绑定。 
query = "What is 3 * 12? Also, what is 11 + 49?"

messages = [HumanMessage(query)]
ai_msg = llm_with_tools.invoke(messages)
我们可以看到，当我们的聊天模型与工具绑定时，它会根据给定的提示，正确且顺序地调用工具集。 
ai_msg.tool_calls

[{'name': 'multiply',
  'args': {'a': 3, 'b': 12},
  'id': 'call_A9FL20u12lz6TpOLaiS6rFa8'},
 {'name': 'add',
  'args': {'a': 11, 'b': 49},
  'id': 'call_MPKYGLHbf39csJIyb5BZ9xIk'}]
我们将上面显示的消息附加到 LLM，作为上下文，让 LLM 知道它调用了哪些函数。 
messages.append(ai_msg)
由于工具调用分两个阶段进行，其中
  1. 在我们的第一次调用中，我们收集了 LLM 决定使用的所有工具，以便它可以将结果作为附加上下文，从而给出更准确、无幻觉的结果。
  2. 在我们的第二次调用中，我们将解析 LLM 决定的那些工具集并运行它们（在我们的例子中，它们将是我们定义的函数，带有 LLM 提取的参数），并将此结果传递给 LLM。 
from langchain.messages import ToolMessage

for tool_call in ai_msg.tool_calls:
    selected_tool = {"add": add, "multiply": multiply}[tool_call["name"].lower()]
    tool_output = selected_tool.invoke(tool_call["args"])
    messages.append(ToolMessage(tool_output, tool_call_id=tool_call["id"]))
最后，我们调用 LLM（与工具绑定），并在其上下文中添加了函数响应。 
response = llm_with_tools.invoke(messages)
print(response.content)

The final answers are:

- 3 * 12 = 36
- 11 + 49 = 60

​
定义工具模式：Pydantic 类

上面我们展示了如何使用 tool 装饰器定义模式，但是我们也可以使用 Pydantic 等效地定义模式。当您的工具输入更复杂时，Pydantic 会很有用 
from langchain_core.output_parsers.openai_tools import PydanticToolsParser


class add(BaseModel):
    """Add two integers together."""

    a: int = Field(..., description="First integer")
    b: int = Field(..., description="Second integer")


class multiply(BaseModel):
    """Multiply two integers together."""

    a: int = Field(..., description="First integer")
    b: int = Field(..., description="Second integer")


tools = [add, multiply]
现在，我们可以将它们绑定到聊天模型并直接获取结果 
chain = llm_with_tools | PydanticToolsParser(tools=[multiply, add])
chain.invoke(query)

[multiply(a=3, b=12), add(a=11, b=49)]
现在，如上所述，我们解析并运行这些函数，然后再次调用 LLM 以获取结果。
在 GitHub 上编辑此页面源文件。
以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
© . This site is unofficial and not affiliated with LangChain, Inc.