Langcorn 是一个强大的 API 服务器,旨在让用户轻松部署和使用 LangChain 模型及其处理流水线。通过整合 FastAPI,这款工具提供了一个高效且稳健的开发体验,专为语言处理应用的开发人员而设计。
Langcorn 提供了一组全面的功能,使得语言处理变得更加简单高效:
要开始使用 LangCorn,只需使用 pip 来安装该软件包:
pip install langcorn
以下是一个简单的 LangChain 使用示例,通过 Python 代码展示了如何配置和运行 LangCorn 服务器:
import os from langchain import LLMMathChain, OpenAI os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.environ.get("OPENAI_API_KEY", "sk-********") llm = OpenAI(temperature=0) chain = LLMMathChain(llm=llm, verbose=True)
然后,通过以下命令运行您的 LangCorn FastAPI 服务器:
langcorn server examples.ex1:chain
或选择另一种方式:
python -m langcorn server examples.ex1:chain
Langcorn 通过同时运行多个处理链来扩展应用程序的能力:
python -m langcorn server examples.ex1:chain examples.ex2:chain
LangCorn 提供了直观的 FastAPI 文档界面,用户可以通过浏览器访问详细的 API 文档。在线示例
通过配置 auth_token
参数,LangCorn 支持静态 API 令牌认证,以保护您的 API 端点。
python langcorn server examples.ex1:chain examples.ex2:chain --auth_token=api-secret-value
或者
app:FastAPI = create_service("examples.ex1:chain", auth_token="api-secret-value")
LangCorn 允许用户通过自定义 API 密钥进行请求验证,确保处理安全。
LangCorn 支持用户输入及其上下文的内存功能,使得系统在运行中可以持久性地记忆用户交互历史。
{ "history": "string", "input": "What is brain?", "memory": [ { "type": "human", "data": { "content": "What is memory?", "additional_kwargs": {} } }, { "type": "ai", "data": { "content": " Memory is the ability of the brain to store, retain, and recall information.", "additional_kwargs": {} } } ] }
用户可以自定义运行函数来满足特定需求。例如:
def run(query: str) -> Joke: output = chain.run(query) return parser.parse(output) app: FastAPI = create_service("examples.ex12:run")
LangCorn 欢迎广大开发者参与项目贡献。可通过 Fork 仓库、创建分支、提交变更等方式加入社区贡献。
LangCorn 遵循 MIT 开源许可证,鼓励自由使用和拓展。
希望通 过这种简洁高效的工具,用户能够更轻松地开发和部署语言处理应用,提高工作效率和应用表现。LangCorn,将成为您工作中不可或缺的工具。
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