企业官网建设流程全解析

个人直播网站开发,网站建设是必须的吗,殡仪馆做网站的好处,photoshop做网站本文将介绍如果使用 LangChain 封装成 Api 提供给其他人使用。 环境搭建 在开始实际编码之前#xff0c;首先需要搭建一个干净、稳定的开发环境。本文推荐使用 conda 管理虚拟环境#xff0c;并利用 pip 安装所需的依赖包。以下将详细介绍如何创建环境并安装相关依赖。 创…本文将介绍如果使用 LangChain 封装成 Api 提供给其他人使用。环境搭建在开始实际编码之前首先需要搭建一个干净、稳定的开发环境。本文推荐使用 conda 管理虚拟环境并利用 pip 安装所需的依赖包。以下将详细介绍如何创建环境并安装相关依赖。创建开发环境使用 conda 创建一个独立的虚拟环境可以确保项目间依赖不会相互干扰。执行以下命令即可创建名为langchain-api的 Python 3.10 环境bin/conda create -n langchain-api python3.10这条命令会自动下载并安装 Python 3.10同时为该环境配置基本的包管理工具。使用虚拟环境不仅有助于依赖的隔离还能在需要时轻松切换不同版本的 Python 环境适应各种项目需求。在创建环境后记得激活该环境conda activate langchain-api安装依赖包在环境搭建好后我们需要安装实现 API 所需的各个依赖包。本文主要涉及以下几个核心组件•langserve用于将 LangChain 链封装为 API 路由便于与 FastAPI 集成。•langchain核心链式处理框架负责提示模板、模型调用等功能。•langchain_community社区扩展包提供了与 Ollama 大语言模型交互的接口。•FastAPI轻量级、高性能的 Web 框架用于构建 API 服务。pip install langserve[all] pip install langchain pip install langchain_community pip install fastapiAPI 实现原理与代码详解在完成环境搭建之后接下来的重点工作便是构建 API 服务。本文将结合代码示例详细介绍如何利用 LangChain 与 Ollama 模型进行交互并将整个流程封装为一个 API 接口。环境依赖导入与模型初始化# 导入FastAPI库用于创建Web服务 from fastapi import FastAPI # 从langchain_community.llms模块导入Ollama类它是与Ollama大语言模型进行交互的接口 from langchain_community.llms import Ollama # 从langchain_core.prompts模块导入ChatPromptTemplate类用于创建对话提示词模板 from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate # 从langchain_core.output_parsers模块导入StrOutputParser类用于将模型的输出解析为字符串 from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser # 从langserve模块导入add_routes函数用于将LangChain链添加到FastAPI应用中作为API路由 from langserve import add_routes对话提示模板与链式处理流程# 创建输出解析器实例其作用是将模型的输出转换为字符串类型 output_parser StrOutputParser() # 初始化Ollama模型的配置 llm Ollama( # 指定要使用的Ollama模型名称为deepseek-r1:14b modeldeepseek-r1:14b, # 模型的API端点URL程序将通过此URL与Ollama模型进行通信 base_urlhttps://203.0.113.10:8443 ) # 构建对话提示模板 prompt ChatPromptTemplate.from_messages([ # 系统角色的提示信息告知模型要用指定的开发语言实现需求代码 # {dev_language} 是一个占位符在运行时会被具体的开发语言替换 (system, 请用{dev_language}语言帮我实现这个需求代码), # 用户角色的提示信息{user_requirements} 是一个占位符在运行时会被用户的具体需求替换 (user, {user_requirements}) ])这一部分主要完成了三个功能•输出解析器创建了一个 StrOutputParser 实例用于将模型返回的复杂数据解析为纯文本便于后续展示和处理。•模型初始化通过 Ollama 类初始化了大语言模型并配置了模型名称和 API 端点。此处我们将原有的敏感 URL 替换为示例地址以保障信息安全。•提示模板构建利用 ChatPromptTemplate 构建了一个对话提示模板通过定义系统角色与用户角色的对话内容将具体的开发语言与用户需求参数化确保在实际调用时能够灵活生成符合预期的提示信息。在实际运行中当用户通过 API 接口传递开发语言及需求描述后提示模板会自动将占位符替换为具体内容形成完整的请求文本随后传递给 Ollama 模型进行处理。FastAPI 路由注册与服务启动# 构建处理流水线它定义了数据的处理流程 # 首先将输入的数据应用到提示词模板中生成完整的提示信息 # 然后将生成的提示信息传递给Ollama模型进行处理 # 最后使用输出解析器将模型的输出转换为字符串 chain prompt | llm | output_parser # 以下代码注释掉了它的作用是执行问答流程 # 调用chain的invoke方法通过字典传递输入参数这里的input可以替换为具体的需求 # 例如{dev_language: Python, user_requirements: 实现一个简单的加法函数} # print(chain.invoke({input: 容器化相比传统虚拟化有哪些优势})) # 把我们的程序部署成服务 # 创建FastAPI的应用实例 # title应用的标题用于描述应用的名称 # version应用的版本号 # description应用的描述信息简要说明应用的功能 app FastAPI(titleLangChain Api 服务, versionV1.0, description基于 Ollama 的 LangChain Api 服务) # 将LangChain链添加到FastAPI应用中作为API路由 # appFastAPI应用实例 # chain要添加的LangChain链 # pathAPI的访问路径用户可以通过此路径调用该API add_routes( app, chain, path/coder, ) # 当脚本作为主程序运行时执行以下代码 if __name__ __main__: # 导入uvicorn库它是一个用于运行ASGI应用的服务器 import uvicorn # 调用uvicorn的run方法启动服务器 # app要运行的FastAPI应用实例 # host服务器监听的主机地址这里设置为本地主机 # port服务器监听的端口号这里设置为12345 uvicorn.run(app, hostlocalhost, port12345 )在这一部分中我们首先将前面构建的提示模板、模型实例和输出解析器通过管道符号|串联起来形成一个完整的数据处理链。该链条从接收用户输入开始依次完成提示生成、模型调用、输出解析三个环节最终输出处理后的结果。接着我们利用 FastAPI 创建了一个 Web 服务实例并设置了服务的标题、版本号和描述信息。通过调用add_routes函数将 LangChain 链注册为 API 路由使得外部用户可以通过指定路径此处为/coder访问我们的服务。最后使用 uvicorn 启动服务器使服务能够在本地监听指定端口12345。完整代码复制即可运行# 导入FastAPI库用于创建Web服务 from fastapi import FastAPI # 从langchain_community.llms模块导入Ollama类它是与Ollama大语言模型进行交互的接口 from langchain_community.llms import Ollama # 从langchain_core.prompts模块导入ChatPromptTemplate类用于创建对话提示词模板 from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate # 从langchain_core.output_parsers模块导入StrOutputParser类用于将模型的输出解析为字符串 from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser # 从langserve模块导入add_routes函数用于将LangChain链添加到FastAPI应用中作为API路由 from langserve import add_routes # 创建输出解析器实例其作用是将模型的输出转换为字符串类型 output_parser StrOutputParser() # 初始化Ollama模型的配置 llm Ollama( # 指定要使用的Ollama模型名称为deepseek-r1:14b modeldeepseek-r1:14b, # 模型的API端点URL程序将通过此URL与Ollama模型进行通信 base_urlhttps://u573698-94e7-29ab86b7.nmb1.seetacloud.com:8443 ) # 构建对话提示模板 prompt ChatPromptTemplate.from_messages([ # 系统角色的提示信息告知模型要用指定的开发语言实现需求代码 # {dev_language} 是一个占位符在运行时会被具体的开发语言替换 (system, 请用{dev_language}语言帮我实现这个需求代码), # 用户角色的提示信息{user_requirements} 是一个占位符在运行时会被用户的具体需求替换 (user, {user_requirements}) ]) # 构建处理流水线它定义了数据的处理流程 # 首先将输入的数据应用到提示词模板中生成完整的提示信息 # 然后将生成的提示信息传递给Ollama模型进行处理 # 最后使用输出解析器将模型的输出转换为字符串 chain prompt | llm | output_parser # 以下代码注释掉了它的作用是执行问答流程 # 调用chain的invoke方法通过字典传递输入参数这里的input可以替换为具体的需求 # 例如{dev_language: Python, user_requirements: 实现一个简单的加法函数} # print(chain.invoke({input: 容器化相比传统虚拟化有哪些优势})) # 把我们的程序部署成服务 # 创建FastAPI的应用实例 # title应用的标题用于描述应用的名称 # version应用的版本号 # description应用的描述信息简要说明应用的功能 app FastAPI(titleLangChain Api 服务, versionV1.0, description基于 Ollama 的 LangChain Api 服务) # 将LangChain链添加到FastAPI应用中作为API路由 # appFastAPI应用实例 # chain要添加的LangChain链 # pathAPI的访问路径用户可以通过此路径调用该API add_routes( app, chain, path/coder, ) # 当脚本作为主程序运行时执行以下代码 if __name__ __main__: # 导入uvicorn库它是一个用于运行ASGI应用的服务器 import uvicorn # 调用uvicorn的run方法启动服务器 # app要运行的FastAPI应用实例 # host服务器监听的主机地址这里设置为本地主机 # port服务器监听的端口号这里设置为12345 uvicorn.run(app, hostlocalhost, port12345 )API 接口部署与测试使用 curl 进行接口测试curl -X POST -H Content-Type: application/json -d { input: { dev_language: Python, user_requirements:写一个冒泡排序 } } http://localhost:12345/coder/invoke上述命令解释•-X POST指定 HTTP 请求方法为 POST因为调用/invoke接口通常是通过 POST 请求传递数据。•-H Content-Type: application/json设置请求头表明发送的数据是 JSON 格式。•-d {...}-d参数用于在请求体中发送数据花括号内是具体的 JSON 格式请求参数按照接口要求构造这里设置了dev_language为Javauser_requirements为写一个冒泡排序。•http://localhost:12345/coder/invoke指定请求的接口地址。通过 ApiFox 调用总结本文详细介绍了如何利用 LangChain 将大语言模型封装成 API 接口并基于 FastAPI 构建了一个高性能、模块化的服务平台。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2026 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2026 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”