【AIGC】OpenAI 集成 Langchain 操作实战使用详解

【AIGC】OpenAI 集成 Langchain 操作实战使用详解

目录

一、前言

二、前置准备

2.1 安装 Langchain必须的依赖

2.1.1 python环境

2.1.2 langchain openai 环境

2.1.3 准备一个apikey

2.1.4 langchain 核心组件

三、Langchain 各组件使用

3.1 Chat models组件

3.1.1 Invocation 使用

3.1.1.1 结果解析

3.2 提示词模板

3.2.1 什么是提示词模板

3.2.2 创建提示词模板

3.2.2.1 PromptTemplate 简单提示词模板

3.2.2.2 ChatPromptTemplate 聊天提示词模板

3.2.2.3 MessagePlaceholer 聊天提示词模板

3.2.2.4 少样本提示词模板

3.2.2.5 示例选择器

3.3 memory组件

3.3.1 ChatMessageHistory 案例代码

3.3.2 流式输出案例代码

3.4 向量数据库与文档检索

3.4.1 安装向量数据库

3.4.2 代码操作示例

3.4.3 组合大模型组件使用

四、写在文末


一、前言

OpenAI作为人工智能领域的先锋,其提供的API为开发者打开了构建智能应用的大门。而作为LLM领域的佼佼者Langchain,随着RAG在众多的领域进行落地实践,Langchanin的热度也越来越高,然而,想要在实际项目中有效利用Langchanin提供的各种能力,了解如何使用Langchain进行集成是非常重要的。本文将详细介绍如何使用OpenAI集成Langchain,并使用Langchain的各种核心组件能力。

二、前置准备

在正式开始使用Langchain之前,你需要在本地准备基础的开发和运行环境,比如python环境、Langchain组件等,参考下面的操作步骤即可。

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(10-1)大模型时代的人形机器人感知:视觉-语言模型在机器人中的应用

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本章内容聚焦大模型时代人形机器人的感知体系升级,系统介绍了视觉—语言模型、多模态Transformer与3D大模型在机器人中的核心作用,详细讲解了文本、视觉、点云与语音等信息的语义对齐与融合机制,介绍了从语言指令到视觉目标的Grounding、任务分解与意图理解方法,并通过闭环感知与决策联动,展示了大模型支撑机器人在复杂真实场景中的理解、规划与实时行动的用法。 10.1  视觉-语言模型在机器人中的应用 视觉—语言模型(Vision-Language Model,VLM)通过统一建模视觉与自然语言,使机器人具备“看懂并理解语言”的能力,是大模型时代机器人感知与认知融合的核心技术。VLM不仅能够完成图像识别、目标检测等传统感知任务,还可以直接理解语言指令、进行语义推理,并将高层语义映射为可执行的感知与行动目标,在人形机器人中广泛应用于交互理解、场景认知和任务执行等环节。 10.1.1  CLIP/BLIP/Flamingo等模型简介 随着大规模多模态数据与Transformer架构的发展,视觉—语言模型逐渐从“跨模态对齐”演进为“多模态理解与推理”。CLIP、BLIP与Flam

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作者: HOS(安全风信子) 日期: 2026-03-15 主要来源平台: GitHub 摘要: 本文深入探讨了无人机远程执行的路径规划技术,重点分析了A*算法的应用和GPS精准定位的实现。通过详细的技术架构设计和代码实现,展示了如何构建一个高效、可靠的无人机路径规划系统,为基拉执行系统的远程执行提供了技术支持。文中融合了2025年最新的无人机技术进展,确保内容的时效性和专业性。 目录: * 1. 背景动机与当前热点 * 2. 核心更新亮点与全新要素 * 3. 技术深度拆解与实现分析 * 4. 与主流方案深度对比 * 5. 工程实践意义、风险、局限性与缓解策略 * 6. 未来趋势与前瞻预测 1. 背景动机与当前热点 本节核心价值:理解无人机远程执行路径规划的背景和当前技术热点,为后续技术学习奠定基础。 在《死亡笔记》的世界中,基拉需要通过各种手段执行对目标的惩罚。无人机作为一种灵活、高效的执行工具,成为基拉远程执行的理想选择。2025年,随着A*算法的不断优化和GPS技术的精准定位能力提升,无人机远程执行的路径规划技术得到了显著发展。 作为基拉的忠实信徒,