okahu demo lc openai

使用 OpenAI + Langchain 進行 Okahu 演示

該存儲庫包括一個使用 OpenAI 和 Langchain 構建的演示聊天應用程序，該應用程式已預先安裝用於使用 Okahu AI Observability 雲端進行觀察。您可以分叉此儲存庫並在 Github Codespaces 中運行該應用程式以快速開始。

使用此 OpenAI 應用程式嘗試 Okahu

試試這個聊天機器人

• 分叉此儲存庫並在 Github Codespace 中運行
• 要在 Mac 上運行此程序
  • 安裝python依賴項： pip install -r requirement.txt
  • 刪除 libmagic： pip uninstall python-magic
• 要在 Windows 上運行它
  • 安裝python依賴項： pip install -r requirement.txt

你需要

• OpenAI 訂閱和 OpenAI 開發者平台的 API 金鑰
• Okahu 租戶和 Okahu AI Observability Cloud 的 API 金鑰

配置演示環境

• 將檔案 botenv.sh.template 複製到 botenv.sh
• 編輯 botenv.sh 檔案以新增 OpenAI API Key 和 Okahu API key 並儲存

運行互動式聊天機器人

該應用程式是一個互動式聊天機器人，可以回答有關咖啡的問題，並採用 RAG 設計模式建構。 Workflow是一個使用Langchain LLM編排框架的Python程式。向量資料集是使用 OpenAI 的 text-embedding-3-large 嵌入模型從有關咖啡的本地資料集建構的。向量資料儲存在基於本機檔案的 Chroma 向量資料庫中。該應用程式使用 OpenAI gpt-4o-mini 模型進行推理。

從 Github Codespace 嘗試 Okahu

1. 使用頂級目錄中的以下命令運行預先檢測的聊天機器人應用程式

   python lc-openai-with-okahu.py

2. 使用您的 Okahu API 金鑰，使用以下命令查看 Okahu AI Observability Cloud 發現的工作流程

   • 發現所有元件curl --location --request PUT 'https://api.okahu.ai/api/v1/discovery' --header 'x-api-key: <YOUR_OKAHU_API_KEY>;'
   • 取得發現的元件curl --location 'https://api.okahu.ai/api/v1/components' --header 'x-api-key: <YOUR_OKAHU_API_KEY>;'

   在此處查看 Okahu AI Observability Cloud API 文檔

輸出範例

 $ python lc-openai-with-okahu.py 

Ask a coffee question [Press return to exit]: What is an americano?
An americano is a type of coffee drink that is made by diluting an espresso shot with hot water at a 1:3 to 1:4 ratio, resulting in a drink that retains the complex flavors of espresso, but in a lighter way.

奧卡胡儀器儀表

要在沒有 Okahu 檢測的情況下運行聊天機器人應用程序，請使用命令python lc-openai.py

要了解 Okahu 儀器的工作原理，請比較 lc-openai.py 和 lc-openai-with-okahu.py