使用 langchain 连接通义千问并用 fastApi 开放接口-编程知识

使用 langchain 连接通义千问并用 fastApi 开放接口

安装 langchain 方法

https://www.cnblogs.com/hailexuexi/p/18087602

安装 fastapi

fastapi 是一个用于构建高性能 Web 应用的 Python 框架，它提供了简洁、高效的 API 开发体验。

pip install fastapi

安装 uvicorn

uvicorn 是一个用于运行 FastAPI 应用的服务器，它可以将你的 FastAPI 代码部署到生产环境中。

pip install uvicorn

安装这两个后

创建一个目录 fastapi ，在这个目录下创建两个文件

main.py

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModelfrom langchain.embeddings.dashscope import DashScopeEmbeddings# -*- coding: utf-8 -*-
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter#from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain_community.vectorstores import Chromafrom langchain.chains import RetrievalQA#from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.document_loaders import TextLoaderfrom langchain_community.llms import Tongyi
import osimport warnings
warnings.filterwarnings('ignore', category=FutureWarning)os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = "sk-d35c623d2575460b8a296e4ff0db5f7c"# 定义一个FastAPI实例
app = FastAPI()
# 定义一个请求体模型
class QuestionRequest(BaseModel):question: str# 加载和准备数据
loader = TextLoader('qa.txt')
data = loader.load()text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size= 50, chunk_overlap = 0)
all_splits = text_splitter.split_documents(data)                                                
embeddings = DashScopeEmbeddings(model="text-embedding-v1",
)                                                                                                           
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=all_splits, embedding=embeddings) # 定义路径操作
@app.post("/answer")
async def get_answer(request: QuestionRequest):question = request.questionif question == "end":raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid question")# 使用Tongyi模型和检索到的信息来生成答案llm = Tongyi()qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=vectorstore.as_retriever())ret = qa_chain({"query": question})return {"answer": ret['result']}if __name__ == '__main__':import uvicornuvicorn.run(app='main:app', host="127.0.0.1", port=8080, reload=True)# 启动服务器的命令（在命令行中运行）
# uvicorn your_module_name:app --reload

qa.txt

这个文件用于存放问答对

问题：弦丝画制作的活动时长是多少？
答案：弦丝画制作活动时长是2—3小时。
问题：用弦丝画制作福字是多少元一位？
答案：用弦丝画制作福字、旺字等单字款价格120元/人。
问题：用弦丝画制作旺字是多少元一位？
答案：用弦丝画制作福字、旺字等单字款价格120元/人。
问题：用弦丝画制作喜字是多少元一位？
答案：用弦丝画制作福字、旺字等单字款价格120元/人，其他图案款请咨询详谈。
问题：端午节香囊的制作价格是多少元一位？
答案：端午节香囊价格100元/人。
问题：中秋节月饼的制作价格是多少元一位？
答案：中秋节月饼价格120元/人。

运行 main.py