语言模型fastapi
时间: 2025-04-05 14:14:09 浏览: 38
### 如何在 FastAPI 中实现与语言模型的集成
为了在 FastAPI 中成功集成语言模型,通常会借助一些中间件库来处理复杂的功能逻辑。以下是具体的方法:
#### 使用 LangChain 进行集成
LangChain 是一种强大的工具链,用于构建基于大型语言模型的应用程序。它可以轻松地帮助开发者将语言模型嵌入到应用程序中,并支持多种高级功能,例如上下文管理、向量存储以及实时信息检索。
当使用 LangChain 配合 FastAPI 时,可以通过定义 API 路由的方式调用 LangChain 的接口并与语言模型交互[^2]。下面是一个基本的例子展示如何设置这样的环境:
```python
from fastapi import FastAPI, Depends
from langchain.llms import OpenAI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class Query(BaseModel):
question: str
@app.post("/query/")
async def query_model(query_data: Query):
llm = OpenAI(temperature=0.9) # 初始化OpenAI模型实例
result = llm(query_data.question) # 将用户的查询传递给LLM
return {"response": result}
```
上述代码片段展示了如何创建一个 POST 请求路由 `/query/` 来接收来自客户端的问题并通过 LangChain 发送给指定的语言模型。
#### 结合 Gradio 和 FastAPI 提供更友好的用户体验
除了直接通过 HTTP 接口访问外,还可以利用 **Gradio** 构建直观易用的图形化用户界面 (GUI),从而降低最终用户操作门槛。Gradio 可以非常方便地封装 FastAPI 后端服务,让用户无需关心底层技术细节即可完成任务。
要实现这一点,首先需要确保已经按照之前提到的内容完成了 FastAPI 应用开发;其次,在同一项目目录下新增一段 Python 文件用来启动 Gradio UI 并连接至现有 API 端点[^3]:
```python
import gradio as gr
import requests
def predict(input_text):
response = requests.post("http://localhost:8000/query/", json={"question": input_text})
return response.json()["response"]
demo = gr.Interface(fn=predict, inputs="text", outputs="text")
if __name__ == "__main__":
demo.launch()
```
这样就实现了从前端输入框提交请求到最后显示答案的整体流程[^4]。
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