langchain-chatchat集成在线api
时间: 2025-05-12 13:36:16 AIGC 浏览: 48
### LangChain与Chatchat集成并使用在线API
LangChain 是一种用于开发基于大型语言模型的应用程序的框架,而 Chatchat 则是一种支持多模态对话交互的工具。两者可以通过特定配置实现无缝集成,并借助在线 API 提供服务。
#### 安装依赖
要将 LangChain 和 Chatchat 集成在一起,首先需要安装必要的 Python 库。以下是所需的主要库及其安装方法:
```bash
%pip install -qU langchain openai xinference chatchat
```
上述命令会自动下载并安装 `langchain`、`openai` 和其他相关依赖项[^3]。
---
#### 启动 LangChain-Chatchat 项目
为了启动 LangChain-Chatchat 并使其能够通过在线 API 运行,需执行以下初始化脚本:
1. **创建向量数据库**
如果应用程序涉及语义搜索或记忆存储,则需要先初始化向量数据库:
```bash
python init_database.py --recreate-vs
```
2. **启动项目**
使用如下命令来启动整个 LangChain-Chatchat 系统:
```bash
python startup.py -a
```
此操作将会加载所有预定义模块,并使系统准备好接受来自外部客户端的请求[^4]。
---
#### 调用在线 API 的示例代码
下面展示了一个简单的 Python 示例,说明如何通过 RESTful 接口调用已部署好的 LangChain-Chatchat 实例:
```python
import requests
def query_chatchat(prompt, api_url="http://localhost:8000/api"):
"""
发送查询至 LangChain-Chatchat 在线 API
参数:
prompt (str): 用户输入的问题或者提示词
api_url (str): 已经运行的服务端 URL 地址,默认为本地测试环境
返回:
dict: 包含响应数据的结果字典
"""
headers = {"Content-Type": "application/json"}
payload = {
"prompt": prompt,
"model_name": "qwen2.5", # 可选参数指定使用的具体模型名称
}
response = requests.post(f"{api_url}/generate", json=payload, headers=headers)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
return result["response"]
else:
raise Exception("Failed to get a valid response from the server.")
if __name__ == "__main__":
user_input = input("请输入您的问题:")
try:
answer = query_chatchat(user_input)
print(f"模型的回答是:{answer}")
except Exception as e:
print(e)
```
以上代码片段展示了如何构建 HTTP 请求并将用户提问发送给远程服务器处理的过程[^2]。
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#### 关于 SearchApi 的扩展功能
如果希望进一步增强应用的功能性,比如加入实时网络检索能力,那么可以考虑引入 SearchApi 插件。它允许开发者轻松获取最新的网页信息作为补充材料提供给 LLM 做推理决策之用[^5]。
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