langchain跑通的代码

### 成功的 LangChain 代码示例

为了展示一个可以成功运行的 LangChain 应用程序实例，下面是一个完整的 Python 脚本，该脚本基于 FLARE 技术实现，并利用了 OpenAI 的语言模型来处理自然语言查询。此例子不仅涵盖了基本配置还包括具体的应用场景。

#### 安装依赖库
首先确保已经安装必要的 Python 包：

pip install langchain openai tiktoken faiss-cpu

#### 初始化环境变量
设置 `OPENAI_API_KEY` 环境变量以供后续调用 OpenAI API 使用[^2]。

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key"

#### 加载所需的模块并初始化组件
引入 LangChain 中的相关类和其他辅助工具，同时开启详细的日志记录功能以便于调试[^1]。

from langchain.globals import set_verbose
set_verbose(True)

from langchain.chains import FlareChain
from langchain.llms import ChatOpenAI
from langchain.retrievers import VectorStoreRetriever

#### 构建向量检索器 (Vector Retriever)
这里假设已经有了预先训练好的向量数据库用于相似度匹配；如果还没有，则需先建立这样的索引结构。此处仅给出简化版接口定义[^3]。

retriever = VectorStoreRetriever()

#### 创建 FLARE 链条对象
通过指定参数来自定义 FLARE Chain 行为，比如选择合适的 LLM 模型版本、调整生成文本的最大长度以及设定最低置信度阈值等。

flare = FlareChain.from_llm(
    llm=ChatOpenAI(temperature=0),
    retriever=retriever,
    max_generation_len=164,
    min_prob=0.3,
)

#### 执行查询操作
最后一步就是实际提问并通过 FLARE Chain 获取响应结果。这里的 `query` 参数即是要询问的具体问题字符串。

response = flare.run("explain in great detail the difference between the langchain framework and baby agi")
print(response)

以上就是一个典型的 LangChain 应用案例，它集成了多个重要特性如主动检索增强机制（FLARE）、大型预训练语言模型集成支持等功能于一体，旨在帮助开发者更便捷地开发智能对话系统或其他 NLP 相关应用。