Comment utiliser Gemini avec LangChain pour des applications intelligentes

Comment utiliser Gemini avec LangChain : Comprendre les bases

LangChain est un cadre puissant conçu pour faciliter l’intégration de grands modèles linguistiques dans les applications, permettant aux développeurs de construire des agents conversationnels sophistiqués et des applications basées sur les données. Gemini, un modèle linguistique avancé, peut être efficacement utilisé dans le cadre de LangChain pour exploiter ses capacités.

Installation des bibliothèques requises

Assurez-vous d’avoir Python 3.7 ou une version ultérieure installée. Tout d’abord, installez la bibliothèque langchain et toutes les dépendances supplémentaires dont vous pourriez avoir besoin :

pip install langchain
pip install openai  # Si vous prévoyez d'utiliser Gemini via l'API d'OpenAI

Configuration des variables d’environnement

Pour utiliser Gemini via une API, vous aurez besoin d’une clé API. Configurez-la dans votre environnement en utilisant les commandes suivantes sur les systèmes Windows et Unix :

Sur Windows :

set OPENAI_API_KEY=votre_clé_api_gemini

Sur les systèmes Unix (Linux/Mac) :

export OPENAI_API_KEY=votre_clé_api_gemini

Vous êtes maintenant prêt à commencer à intégrer Gemini avec LangChain.

Mise en place de votre premier projet LangChain avec Gemini

Création d’un script Python de base

Nous allons commencer par créer un script Python nommé gemini_langchain_example.py pour recueillir les entrées des utilisateurs et générer des réponses via Gemini.

# gemini_langchain_example.py
from langchain.llms import OpenAI
import os

# Assurez-vous de charger votre clé API à partir des variables d'environnement
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
# Initialiser Gemini LLM
gemini_llm = OpenAI(api_key=api_key)

# Fonction pour obtenir une réponse de Gemini
def get_gemini_response(prompt):
    response = gemini_llm.generate(prompt)
    return response['text']

# Exemple d'appel
user_prompt = "Quelles sont les dernières tendances en matière d'IA ?"
response = get_gemini_response(user_prompt)
print("Réponse de Gemini :", response)

Exécution du script

Exécutez le script pour voir comment Gemini répond à votre entrée :

python gemini_langchain_example.py

Cela affichera la réponse de Gemini à la question.

Source : medium.com