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简单实现一个本地ChatGPT 服务，用到langchain框架，fastapi,并且本地安装了ollama。

依赖安装：

pip install langchain
pip install langchain_community
pip install langchain-cli # langchain v0.2 2024年5月最新版本
pip install bs4
pip install langchainhub
pip install FastAPI

实现本地chatGPT代码：

from fastapi import FastAPI
from langchain_community.llms.ollama import Ollama
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langserve import add_routes
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage

# 创建LLM模型
model = Ollama(model="qwen2:7b")

messages = [
    SystemMessage(content="你好!我是你的虚拟助理。今天我能为您做些什么?"),
    HumanMessage(content="你好!"),
]

result = model.invoke(messages)

print('-----------------------相当于启动测试模型回复-----------------------')
print(result)
print('-----------------------相当于启动测试模型回复-----------------------')

parser = StrOutputParser()

prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ('system', "你好!我是你的虚拟助理。"),
    ('user', '{text}')
])

chain = prompt_template | model | parser

# 定义web服务
app = FastAPI(
    title="LangChain Server",
    version="1.0",
    description="一个简单的 web API 服务",
)

add_routes(
    app,
    chain,
    path="/chain",
)

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn

    uvicorn.run(app, host="localhost", port=8000)

服务运行启动web服务结果：

 客户端调用web服务测试代码：

from langserve import RemoteRunnable

remote_chain = RemoteRunnable("http://localhost:8000/chain/")
r = remote_chain.invoke({ "text": "帮我用java写1个排序算法"})
print(r)

测试结果回答准确，如下图：

 服务端非常简单，后面再写个前端对接一下即可方便使用。

本文标签： 框架简单webchatGPTLangChain

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