LangChain练习调用LLM

前言：LangChain是一个基于大语言模型（LLMs）用于构建端到端语言模型应用的框架，它可以让开发者使用语言模型来实现各种复杂的任务，例如文本到图像的生成、文档问答、聊天机器人等。LangChain提供了一系列工具、套件和接口，可以简化创建由LLMs和聊天模型提供支持的应用程序的过程。

1. 实验环境

1.1 环境准备

Conda 24.11.3

Python 3.12.2

1
2
3

pip install "langchain[llms]" -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

pip install openai -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

1.2 环境变量

注册阿里云，将api_key配置到环境变量

2. 直接OpenAI 客户端调用

不依赖 LangChain 框架，直接通过 OpenAI Python 客户端调用阿里千问模型

2.1 代码

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

response = client.chat.completions.create(  
  model="qwen-flash",
  messages=[
    {"role": "user", "content": "请解释一下人工智能"}  # 注意这里是 messages 数组
  ],
  temperature=0.8,
  max_tokens=60
)

print(response.choices[0].message.content)

2.2 输出

当然可以！下面是对“人工智能”（Artificial Intelligence，简称 AI）的通俗解释：

---

### 什么是人工智能？

**人工智能**是指让机器模拟、延伸或扩展人类智能的能力。简单来说，就是让计算机像人一样思考、学习、理解语言、识别图像、

3. LangChain 的简化调用

通过 LangChain 框架的简化调用，直接传入字符串作为输入

3.1 代码

from langchain_openai import ChatOpenAI
import os

llm = ChatOpenAI(
    api_key=os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    model="qwen-flash",
)

response = llm.invoke("请解释一下人工智能")
print(response)

3.2 输出

content='当然可以！以下是对“人工智能”（Artificial Intelligence，简称 AI）的通俗解释：\n\n---\n\n### 什么是人工智能？\n\n**人工智能**是指让机器模拟、延伸或扩展人类智能的能力。它不是指机器拥有意识或情感，而是指它们能够完成通常需要人类智慧才能完成的任务。\n\n比如：\n- 识别图片中的人脸\n- 理解你的语音指令\n- 写文章、作诗、编代码\n- 下棋、玩游戏（如AlphaGo）\n- 推荐你喜欢的电影或商品\n\n这些都属于人工智能的应用。\n\n---\n\n### 人工智能的核心能力包括：\n\n1. **学习能力（机器学习）**\n   - 机器通过大量数据“学习”规律，比如识别猫和狗的照片。\n   - 不是靠人一条条写规则，而是自己总结特征。\n\n2. **理解与推理**\n   - 理解自然语言（如你问“今天天气怎么样？”）\n   - 做出逻辑判断，比如“如果下雨，就带伞”\n\n3. **感知与交互**\n   - 用摄像头“看”世界（计算机视觉）\n   - 用麦克风“听”声音（语音识别）\n   - 与人对话（聊天机器人）\n\n4. **决策与规划**\n   - 自动驾驶汽车判断何时变道\n   - 机器人在工厂里规划最优路径\n\n---\n\n### 人工智能的类型（简单分类）：\n\n| 类型 | 说明 | 例子 |\n|------|------|------|\n| 弱人工智能（ANI） | 只擅长某一特定任务 | 语音助手（Siri）、人脸识别 |\n| 强人工智能（AGI） | 能像人类一样在各种任务中灵活思考 | 目前尚未实现，仍在研究中 |\n| 超人工智能（ASI） | 超越人类智能的AI | 科幻概念，尚未出现 |\n\n目前我们使用的大多数AI都属于“弱人工智能”。\n\n---\n\n### 人工智能如何工作？\n\n主要依赖以下几个技术：\n\n- **机器学习（Machine Learning）**：让系统从数据中自动学习规律。\n- **深度学习（Deep Learning）**：一种模仿人脑神经网络的机器学习方法，特别适合处理图像、语音、文本等复杂数据。\n- **大数据**：AI需要海量数据来训练模型。\n- **算力**：强大的计算机（如GPU）支持复杂的计算。\n\n---\n\n### 人工智能的应用场景\n\n✅ 日常生活：\n- 智能手机中的语音助手（如小爱同学、Siri）\n- 抖音、淘宝的个性化推荐\n- 手机自动美颜、人脸识别解锁\n\n✅ 医疗健康：\n- 辅助医生诊断疾病（如CT影像分析）\n- 研发新药\n\n✅ 交通出行：\n- 自动驾驶汽车（特斯拉、百度Apollo）\n- 交通信号优化\n\n✅ 金融行业：\n- 风险评估、反欺诈检测\n- 智能投顾\n\n✅ 教育、制造、农业等领域也广泛应用。\n\n---\n\n### 总结一句话：\n\n> **人工智能就是让机器像人一样“思考”、“学习”和“做事”的技术**，虽然它没有意识，但能帮助我们解决复杂问题，提高效率，改变生活。\n\n---\n\n如果你感兴趣，我还可以用一个比喻来形象地解释AI，或者介绍某个具体应用（比如ChatGPT是怎么工作的）。欢迎继续提问！ 😊' additional_kwargs={'refusal': None} response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 720, 'prompt_tokens': 12, 'total_tokens': 732, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': None}, 'model_name': 'qwen-flash', 'system_fingerprint': None, 'id': 'chatcmpl-bf641899-db9b-40c1-8fa1-92f5fe0bf419', 'service_tier': None, 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None} id='run--efbfa158-a586-476f-9b0e-fabfe36dcbb9-0' usage_metadata={'input_tokens': 12, 'output_tokens': 720, 'total_tokens': 732, 'input_token_details': {}, 'output_token_details': {}}

4. LangChain 的标准对话调用

LangChain 框架的标准对话调用，通过HumanMessage构建消息列表

4.1 代码

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI  # 从专门的langchain-openai包导入
from langchain.schema import HumanMessage

# 初始化Chat模型
llm = ChatOpenAI(
    api_key=os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    model_name="qwen-flash",
)

# 使用 messages 方式调用
messages = [HumanMessage(content="请解释一下人工智能")]
response = llm.invoke(messages)
print(response.content)

4.2 输出

当然可以！下面是对“人工智能”（Artificial Intelligence，简称 AI）的通俗解释：

---

### 什么是人工智能？

**人工智能**是指让机器模拟、延伸或扩展人类智能的能力。简单来说，就是让计算机像人一样思考、学习、判断、决策、理解语言、识别图像、解决问题等。

---

### 人工智能的核心能力包括：

1. **感知能力**  
   - 例如：识别图像（如人脸识别）、听懂语音（如 Siri、Alexa）、读取文字（如 OCR 扫描）。
   
2. **学习能力**  
   - 机器通过大量数据“学习”规律，比如推荐你喜欢的视频（抖音、Netflix）、预测天气、判断邮件是否为垃圾邮件。
   
3. **推理与决策**  
   - 像下棋一样思考下一步（如 AlphaGo 下围棋击败人类冠军）、自动驾驶汽车判断如何避障。
   
4. **自然语言处理（NLP）**  
   - 理解和生成人类语言，比如聊天机器人、翻译软件、语音助手。
   
5. **规划与执行**  
   - 自动安排任务顺序，比如智能家居自动调节温度、工厂机器人自动完成装配流程。

---

### 人工智能的类型（简单分类）

| 类型 | 说明 | 例子 |
|------|------|------|
| 弱人工智能（Narrow AI） | 只在特定任务上表现优秀，不能跨领域应用 | 人脸识别、语音助手、推荐系统 |
| 强人工智能（General AI） | 能像人类一样在各种复杂任务中灵活思考（目前尚未实现） | 电影中的“阿西莫夫机器人” |
| 超级人工智能（Superintelligence） | 超越人类所有智能的AI（理论设想） | 未来可能存在的AI |

> ✅ 目前我们使用的AI基本都是“弱人工智能”。

---

### 人工智能是如何工作的？

主要依靠以下技术：

- **机器学习（Machine Learning）**：让机器从数据中“学习”规律，而不是硬编码规则。
- **深度学习（Deep Learning）**：一种高级机器学习，模仿人脑神经网络，擅长处理图像、语音、文本等复杂数据。
- **大数据**：AI需要海量数据来训练模型。
- **算力**：高性能计算机（如GPU）支持复杂计算。

---

### 人工智能的应用场景

- 医疗：辅助诊断疾病（如癌症筛查）
- 交通：自动驾驶汽车
- 教育：智能辅导系统
- 金融：风险评估、反欺诈
- 制造业：智能质检、自动化生产
- 娱乐：AI作画、写诗、编曲、生成视频（如Sora）

---

### 小结一句话：

> **人工智能是让机器具备“智能行为”的技术，它不是取代人类，而是帮助人类更高效地工作和生活。**

---

如果你对某个具体方面感兴趣（比如：AI怎么画画？怎么写代码？AI会抢走工作吗？），我可以继续深入讲解 😊