开发者们大家好！
人工智能不再只是一个梦想。它就在这里并改变我们构建软件的方式。它可以使应用程序更好、更有用。但如何开始在项目中使用人工智能呢？
本系列旨在为您提供踏上人工智能开发之旅的基础知识。在第一部分中，我们将深入研究核心概念并提供使用 langchain 和 openai 的实践示例。
揭秘人工智能术语：
在深入探讨之前，让我们先澄清一些关键术语：
llm（大型语言模型）：这些先进的人工智能模型经过海量文本和代码数据集的训练，使它们能够生成人类质量的文本、翻译语言、编写不同类型的创意内容，并以信息丰富的方式回答您的问题方式。那是 openai、gemni、claude、llama 等
langchain：这个创新库通过统一的 api 简化了与各种人工智能服务交互的过程。它充当您的代码和 openai 等强大 ai 平台之间的桥梁。
不同类型的人工智能模型：
人工智能模型有很多种类型，每种模型都专门负责特定的任务。一些常见的类别包括：
分类模型：用于对数据点进行分类，例如垃圾邮件检测或图像识别。
生成模型：创建新数据，例如生成逼真的图像或创作音乐。
回归模型：根据输入数据预测连续值，用于预测或趋势分析。
了解不同的模型类型有助于您选择适合工作的工具。
实践示例：使用 langchain 与 openai 聊天
现在，让我们动手吧！此代码片段演示了如何使用 langchain 与 openai 的聊天机器人功能进行交互：
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
async function main() {
const chatModel = new ChatOpenAI({}); // Create a ChatOpenAI instance
const response = await chatModel.invoke("What is Hello World?"); // Ask a question
console.log(response); // Print the response
}
main().catch(console.error);
请参阅 https://github.com/tinomuchenje/ai-dev-journey.git 以获取运行设置示例。
解释
- 1.此代码首先从 @langchain/openai 包导入必要的模块 chatopenai
- 然后，它创建 chatopenai 的实例。 invoke 方法允许我们向 openai 聊天机器人发送问题（“hello world 是什么？”）并捕获其响应。
- 最后，响应被记录到控制台。
在运行此代码之前，请确保您已安装 langchain 及其依赖项。您可以在 langchain 网站上找到说明：https://js.langchain.com/v0.2/docs/introduction/
此外，您需要 openai api 密钥才能使用该服务。请参阅 openai 的文档获取一个。
这只是 langchain 和人工智能的一个尝试。在本系列接下来的部分中，我们将探索更复杂的应用程序，深入研究不同的人工智能模型，并让您具备构建自己的人工智能项目的技能。
敬请期待第二部分！
更多资源：
langchain 文档：https://js.langchain.com/v0.2/docs/introduction/
本文可以作为您 ai 开发之旅的跳板。请随意修改代码并尝试不同的功能。凭借奉献精神和对探索的渴望，您将立即构建自己的 ai 奇迹！
快乐编码
