NodeJS版LangChain整合ChatGPT大语言模型DEMO

LangChain的最基本构建模块是对某些输入调用LLM。让我们通过一个简单的示例来介绍如何实现这一点。为此，我们假设我们正在构建一个基于公司产品生成公司名称的服务。

首先，我们需要导入LLM包装器。

javascript

import { OpenAI } from "langchain/llms/openai";

然后，我们需要设置OpenAI密钥的环境变量。这里有三种选项：

我们可以在.env文件中设置该值，并使用dotenv包进行读取。

1.1. 对于OpenAI Api

makefile

OPENAI_API_KEY="..."

1.2. 对于Azure OpenAI：

makefile

AZURE_OPENAI_API_KEY="..."

AZURE_OPENAI_API_INSTANCE_NAME="..."

AZURE_OPENAI_API_DEPLOYMENT_NAME="..."

AZURE_OPENAI_API_COMPLETIONS_DEPLOYMENT_NAME="..."

AZURE_OPENAI_API_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT_NAME="..."

AZURE_OPENAI_API_VERSION="..."

AZURE_OPENAI_BASE_PATH="..."

或者我们可以在shell中使用以下命令导出环境变量：

2.1. 对于OpenAI Api

arduino

export OPENAI_API_KEY=sk-....

2.2. 对于Azure OpenAI：

arduino

export AZURE_OPENAI_API_KEY="..."

export AZURE_OPENAI_API_INSTANCE_NAME="..."

export AZURE_OPENAI_API_DEPLOYMENT_NAME="..."

export AZURE_OPENAI_API_COMPLETIONS_DEPLOYMENT_NAME="..."

export AZURE_OPENAI_API_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT_NAME="..."

export AZURE_OPENAI_API_VERSION="..."

export AZURE_OPENAI_BASE_PATH="..."

或者我们可以在初始化包装器时与其他参数一起进行设置。在这个例子中，我们可能希望输出结果更加随机，因此我们将使用高温度进行初始化。

3.1. 对于OpenAI Api

javascript

const model = new OpenAI({ openAIApiKey: "sk-...", temperature: 0.9 });

3.2. 对于Azure OpenAI：

javascript

const model = new OpenAI({

azureOpenAIApiKey: "...",

azureOpenAIApiInstanceName: "....",

azureOpenAIApiDeploymentName: "....",

azureOpenAIApiVersion: "....",

temperature: 0.9,

});

初始化包装器后，我们现在可以对某些输入进行调用！

javascript

const res = await model.call(

"What would be a good company name a company that makes colorful socks?"

);

console.log(res);

输出结果为：

css

{ res: '\n\nFantasy Sockery' }

请注意，上述代码中的部分内容是示例，实际使用时需要根据自己的情况进行相应的设置和调整。

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