OpenAI 提供了一系列具有不同能力级别的模型，适用于不同的任务。

本示例介绍如何使用 LangChain 与 OpenAI 模型

概述

集成详情

设置

要访问 OpenAI 模型，您需要创建一个 OpenAI 账户，获取一个 API 密钥，并安装 langchain-openai 集成包。

凭证

前往 platform.openai.com 注册 OpenAI 并生成 API 密钥。完成此操作后，设置 OPENAI_API_KEY 环境变量：

if "OPENAI_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your OpenAI API key: ")

如果您通过代理或服务模拟器路由请求，可以通过环境变量设置基础 URL，而不是传递 base_url。解析顺序（优先匹配）：

1. 显式 base_url (or openai_api_base) 关键字参数。
2. OPENAI_API_BASE — 在初始化时由 LangChain 读取。
3. OPENAI_BASE_URL — 由底层 openai SDK 客户端读取。

要启用模型调用的自动追踪，请设置您的 LangSmith API 密钥：

os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"

安装

LangChain OpenAI 集成位于 langchain-openai package:

pip install -qU langchain-openai

如果您需要指定组织 ID，可以使用以下单元格。但是，如果您只属于一个组织或打算使用默认组织，则不需要这样做。您可以在以下位置查看默认组织 OpenAI API 密钥页面.

要指定您的组织，可以使用以下内容：

OPENAI_ORGANIZATION = getpass()

os.environ["OPENAI_ORGANIZATION"] = OPENAI_ORGANIZATION

实例化

现在我们可以实例化模型对象并生成聊天补全：

from langchain_openai import OpenAI

llm = OpenAI()

调用

llm.invoke("Hello how are you?")

'\n\nI am an AI and do not have emotions like humans do, so I am always functioning at my optimal level. Thank you for asking! How can I assist you today?'

链式调用

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

prompt = PromptTemplate.from_template("How to say {input} in {output_language}:\n")

chain = prompt | llm
chain.invoke(
    {
        "output_language": "German",
        "input": "I love programming.",
    }
)

'\nIch liebe Programmieren.'

使用代理

如果您在显式代理后面，可以指定 http_客户端以通过

pip install httpx


openai = OpenAI(
    model_name="gpt-3.5-turbo-instruct",
    http_client=httpx.Client(proxies="http://proxy.yourcompany.com:8080"),
)

API 参考

有关所有 OpenAI LLM 功能和配置的详细文档，请前往 API 参考： reference.langchain.com/python/langchain-openai/llms/base/OpenAI