[AI Embedchain] 开始使用 - 常见问题解答
Embedchain 支持 OpenAI 的 Assistant API 吗？
是的，支持。请参考 OpenAI Assistant 文档页面。
如何使用 MistralAI 语言模型？
使用 Hugging Face 提供的模型：mistralai/Mistral-7B-v0.1
import os
from embedchain import App
os.environ["HUGGINGFACE_ACCESS_TOKEN"] = "hf_your_token"
app = App.from_config("huggingface.yaml")llm:
provider: huggingface
config:
model: 'mistralai/Mistral-7B-v0.1'
temperature: 0.5
max_tokens: 1000
top_p: 0.5
stream: false
embedder:
provider: huggingface
config:
model: 'sentence-transformers/all-mpnet-base-v2'如何使用 OpenAI DevDay 发布的 ChatGPT 4 turbo 模型？
使用 OpenAI 提供的模型 gpt-4-turbo。
import os
from embedchain import App
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'xxx'
# 从 gpt4_turbo.yaml 文件加载 llm 配置
app = App.from_config(config_path="gpt4_turbo.yaml")llm:
provider: openai
config:
model: 'gpt-4-turbo'
temperature: 0.5
max_tokens: 1000
top_p: 1
stream: false如何将 GPT-4 用作 LLM 模型？
import os
from embedchain import App
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'xxx'
# 从 gpt4.yaml 文件加载 llm 配置
app = App.from_config(config_path="gpt4.yaml")llm:
provider: openai
config:
model: 'gpt-4'
temperature: 0.5
max_tokens: 1000
top_p: 1
stream: false我没有 OpenAI 积分，如何使用一些开源模型？
from embedchain import App
# 从 opensource.yaml 文件加载 llm 配置
app = App.from_config(config_path="opensource.yaml")llm:
provider: gpt4all
config:
model: 'orca-mini-3b-gguf2-q4_0.gguf'
temperature: 0.5
max_tokens: 1000
top_p: 1
stream: false
embedder:
provider: gpt4all
config:
model: 'all-MiniLM-L6-v2'在 Embedchain 中使用 OpenAI 模型时如何流式响应？
可以通过在配置文件中将 stream 设置为 true 来实现。
llm:
provider: openai
config:
model: 'gpt-3.5-turbo'
temperature: 0.5
max_tokens: 1000
top_p: 1
stream: trueimport os
from embedchain import App
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'sk-xxx'
app = App.from_config(config_path="openai.yaml")
app.add("https://www.forbes.com/profile/elon-musk")
response = app.query("Elon Musk 的净资产是多少？")
# 响应将随着生成在 stdout 中流式传输。如何在多个应用程序会话中持久化数据？
通过在配置文件中添加一个 id 来设置应用程序，这样可以保留数据以供将来使用。您可以将这个 id 包含在 yaml 配置中，或者直接在 config 字典中输入。
import os
from embedchain import App
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'sk-xxx'
app1 = App.from_config(config={
"app": {
"config": {
"id": "your-app-id",
}
}
})
app1.add("https://www.forbes.com/profile/elon-musk")
response = app1.query("Elon Musk 的净资产是多少？")import os
from embedchain import App
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'sk-xxx'
app2 = App.from_config(config={
"app": {
"config": {
# 这将持久化并从 app1 会话加载数据
"id": "your-app-id",
}
}
})
response = app2.query("Elon Musk 的净资产是多少？")引用
本文系外文翻译，前往查看
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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