langchain调用代码
时间: 2025-02-24 10:30:59 浏览: 53
### 如何编写调用 LangChain 的示例代码
#### 创建基本的问答链
为了展示如何使用 `LangChain` 构建一个简单的问答链条,下面的例子说明了设置环境、初始化模型以及利用这些组件来回答问题的过程。
首先,确保安装了最新版本所需的 Python 库:
```bash
!pip install -U openai langchain langchain-experimental
```
接着,在脚本中导入必要的模块,并定义聊天机器人使用的消息格式和语言模型实例化方法[^2]。
```python
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
```
之后,可以通过如下方式创建一个基于 OpenAI API 的对话引擎实例。这里设置了温度参数为零以获得更加稳定的结果输出。
```python
llm = ChatOpenAI(temperature=0)
```
对于具体的交互逻辑,则可通过传递包含用户输入的消息对象给 LLM 来触发响应生成过程。例如,当接收到一个问题时,可以像这样发送它并接收回复[^1]。
```python
response = llm([HumanMessage(content="What is the capital of France?")])
print(response.content)
```
上述代码片段展示了最基础的应用场景之一——即简单的一问一答形式;而在实际项目开发过程中,还可以进一步扩展此模式,比如集成更多类型的提示模板、引入外部数据源支持复杂查询或是构建多轮次会话管理机制等[^3]。
最后,如果想要处理较长篇幅的文章或文件作为上下文背景来进行精准的信息抽取工作的话,那么就需要借助专门设计用来解析大型文本结构的功能模块,如 AnalyzeDocumentChain 或者其他类似的高级特性[^5]。
阅读全文
相关推荐


















