Ana içeriğe geç
Sürüm: 2.0.0

Langchain entegrasyonu

Not

Langchain ile entegrasyonlar Python veya Javascript ile yapılabilir.

LangChain, büyük dil modeli (LLM) destekli uygulamalar geliştirmeye yönelik bir çerçevedir.

Langchain'i herhangi bir Gaia düğümünü LLM arka ucu olarak kullanacak şekilde yapılandırabilirsiniz, böylece çıkarım için Gaia'yı kullanan herhangi bir AI aracısı veya AI destekli uygulama oluşturabilirsiniz.

Ön Koşullar

Genel bir URL aracılığıyla LLM hizmetleri sağlamaya hazır bir Gaia düğümüne ihtiyacınız olacak. Yapabilirsiniz:

Eğer herkese açık bir node kullanıyorsanız, bir API anahtarına ihtiyacınız olacaktır. Gaia, bir geliştirici hesabı için başvurduğunuzda genel düğümler gibi mevcut hizmetlerle kullanmak üzere ücretsiz 50.000 API kredisi verir.

Kurulum

  • Makine üzerinde proje kurulumu (JavaScript veya Python)

  • Langchain Kurulumu:

npm install @langchain/openai @langchain/core dotenv

Gaia ile Entegrasyon

Gaia düğümünüzü çalıştırmaya başlamak için, hızlı bir başlangıç için Kendi düğümünüzü kurma sayfasındaki kılavuzu takip edebilirsiniz.

Bu kılavuzda, Gaia node'umuzu yerel olarak çalıştıracağız, bu nedenle bir API anahtarına ihtiyacımız yok, aşağıdaki gibi bir dize kullanabilirsiniz: Yer tutucu olarak "Gaia". Oluşturmak .env dosyasını açın ve API anahtarınızı saklayın:

GAIANET_API_KEY="Gaia"

Langchain ve Gaia ile entegrasyonlar herhangi bir JavaScript veya Python ile yapılabilir. Aşağıda, entegrasyonun her iki dilde nasıl göründüğünü gösteren kod parçacıkları bulunmaktadır:

import { ChatOpenAI, OpenAI } from "@langchain/openai";
import dotenv from "dotenv";

dotenv.config();

const model = new ChatOpenAI({
configuration: {
apiKey: process.env.GAIANET_API_KEY,
model: "Llama-3-Groq-8B-Tool",
baseURL:
"gaia-node-url/v1",
},
});

const response = await model.invoke("Hello, world!");

console.log(response)

Gaia modellerinin çağrılması

Temel bağlantıyı kurduktan sonra Langchain'in güçlü özelliklerini kullanmaya başlayabilirsiniz. Modele çağrılar yaparak başlayın.


// ...
const yanıt = bekliyor model.çağırmak("Merhaba, dünya!");

konsol.log(yanıt)

LangChain desteği aynı zamanda LangGraph ve LangSmith ile entegrasyonların da önünü açıyor.