入门: 聊天模型

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概念指南

LangChain提供了一个标准接口来使用聊天模型。聊天模型是语言模型的一种变体。 虽然聊天模型在内部使用语言模型，但它们公开的接口有些不同。 除了公开一个“输入文本，输出文本”的API外，它们还公开了一个“聊天消息”作为输入和输出的接口。

聊天消息

一个“聊天消息”是指聊天模型中的模块化信息单位。 目前，这包括一个“text”字段，它指的是聊天消息的内容。

目前LangChain支持四种不同类型的“聊天消息”:

• HumanChatMessage: 模拟一个人类的视角发送的聊天消息。
• AIChatMessage: 从AI系统的角度发送的聊天消息，用于与人类进行通信。
• SystemChatMessage: 一种用于向AI系统提供有关对话信息的聊天消息。通常在对话开始时发送。
• ChatMessage: 一个通用的聊天消息，不仅有一个“文本”字段，还有一个任意的“角色”字段。

要开始使用，只需使用“LLM”实现的“call”方法，传入一个字符串输入。在这个例子中，我们使用的是“ChatOpenAI”实现:

import { ChatOpenAI } from "langchain/chat_models/openai";
import { HumanChatMessage } from "langchain/schema";

export const run = async () => {
  const chat = new ChatOpenAI();
  // Pass in a list of messages to `call` to start a conversation. In this simple example, we only pass in one message.
  const response = await chat.call([
    new HumanChatMessage(
      "What is a good name for a company that makes colorful socks?"
    ),
  ]);
  console.log(response);
  // AIChatMessage { text: '\n\nRainbow Sox Co.' }
};

深入挖掘

📄️ 集成

LangChain提供了许多与不同模型提供者集成的聊天模型实现。它们如下所示:

📄️ 附加功能

我们为聊天模型提供了许多附加功能。在以下示例中，我们将使用 ChatOpenAI 模型。