langchain使用百川大模型

### 集成百川大模型到LangChain

为了在LangChain项目中集成并使用百川大规模预训练模型，需先确保已获得对应平台的API Key[^1]。接着，在Python环境中安装必要的库文件：

pip install langchain baidu-aip

创建一个新的Python脚本或Jupyter Notebook来编写如下代码片段用于初始化配置以及加载模型实例。

#### 初始化设置与导入依赖项

from langchain import LangChain
import os

os.environ["BAIHAI_API_KEY"] = "your_api_key_here"

上述代码设置了环境变量`BAIHAI_API_KEY`，这是访问百川服务所必需的身份验证令牌。

#### 构建链路对象并与远程服务器建立连接

lang_chain_instance = LangChain(api_base="https://api.baichuan.com/v1", api_key=os.getenv("BAIHAI_API_KEY"))

此部分定义了一个名为`lang_chain_instance`的对象，它代表了客户端应用程序同百川云服务平台之间的通信渠道。

#### 调用具体功能接口执行任务

假设现在想要利用该模型完成一段文本摘要生成的任务，则可以按照下面的方式构建请求参数并向指定端点发送POST请求:

response = lang_chain_instance.post(
    "/summarize",
    json={
        "text": "在这里输入待处理的文章正文..."
    }
)

print(response.json())

这段代码展示了如何通过HTTP POST方法向特定路径提交JSON格式的数据体以触发相应的业务逻辑操作，并最终打印出返回的结果信息。