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llama2-functions

这个模板使用LLaMA2模型从非结构化数据中提取结构化数据，支持指定的JSON输出模式。

提取模式可以在chain.py中设置。

环境设置​

这将使用由Replicate托管的LLaMA2-13b模型。

确保在您的环境中设置了REPLICATE_API_TOKEN。

使用方法​

要使用此包，您首先应该安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

要创建一个新的LangChain项目并将其安装为唯一的包，可以执行以下操作：

langchain app new my-app --package llama2-functions

如果要将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add llama2-functions

并将以下代码添加到您的server.py文件中：

from llama2_functions import chain as llama2_functions_chain

add_routes(app, llama2_functions_chain, path="/llama2-functions")

（可选）现在让我们配置LangSmith。 LangSmith将帮助我们跟踪、监视和调试LangChain应用程序。 LangSmith目前处于私有测试版，您可以在此处注册。 如果您没有访问权限，可以跳过此部分。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，默认为"default"

如果您在此目录中，则可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将在本地启动一个运行在http://localhost:8000的FastAPI应用程序服务器。

我们可以在http://127.0.0.1:8000/docs上查看所有模板。 我们可以在http://127.0.0.1:8000/llama2-functions/playground上访问playground。

我们可以通过以下代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/llama2-functions")