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思维骨架

从这篇论文中实现了"思维骨架"。

通过首先生成一个骨架，然后生成大纲的每个要点，可以更快地生成更长的生成物。

环境设置​

设置OPENAI_API_KEY环境变量以访问OpenAI模型。

要获取您的OPENAI_API_KEY，请转到OpenAI帐户上的API密钥并创建一个新的密钥。

使用方法​

要使用此软件包，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软件包，可以执行以下操作：

langchain app new my-app --package skeleton-of-thought

如果要将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add skeleton-of-thought

并将以下代码添加到您的server.py文件中：

from skeleton_of_thought import chain as skeleton_of_thought_chain

add_routes(app, skeleton_of_thought_chain, path="/skeleton-of-thought")

（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

这将启动FastAPI应用程序，服务器在本地运行，地址为 http://localhost:8000

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/skeleton-of-thought/playground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/skeleton-of-thought")