Langchain学习笔记

1.环境

1.创建虚拟环境,名叫langchain

conda create -n langchain python
conda activate langcahin
pip install langchain
pip install openai -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.在jupyter中使用这个虚拟环境。

conda activate langcahin
pip install ipykernel ipython
ipython kernel install --user --name langchain
python -m ipykernel install --user --name langchain --display-name langchain

删除jupyter里面的这个虚拟环境时（但现在不能删除）：

jupyter kernelspec remove langchain

3.打开juypter，选择langchain虚拟环境。测试是否是自己虚拟环境

import os
os.sys.executable

这是我的虚拟环境:‘C:\Program Files\python\python.exe’
这时就可以使用这个环境学习langchain了。
4.设置代理
因为在第一个测试文件里面出现了问题Retrying langchain.llms.openai.completion_with_retry.._completion_with_retry in 4.0 seconds as it raised RateLimitError: You exceeded your current quota, please check your plan and billing details…，发现是代理问题，所以需要修改虚拟环境的site-packages/openai/api_requestor.py

打开代理服务器设置，手动设置到对应端口，然后程序里面加上：

os.environ["http_proxy"] = "http://127.0.0.1:1087"
os.environ["https_proxy"] = "http://127.0.0.1:1087"

还删掉了urllib3，下载了urllib3==1.25.11
5.上一步的改代理实在是太困难了，直接KX上网问题都解决了，在setting里面拿到Organization ID，然后生成key就可以使用了。

import openai
openai.organization = " "#Organization ID
openai.api_key = ''  #将密钥填写到这里
completion = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
    {"role": "user", "content": "讲个笑话"}
  ]
)
print(completion.choices[0].message)

2.知识点

2.1 prompt_output parsers

将输出的文本数据转化为工程需要的结构化数据。
get_format_instructions() -> str
parse(str) -> Any
parse_with_prompt(str) -> Any

3.测试应用

3.1