How to Set the OpenAI Key for LangChain in Python(langchain openai api key)

langchain openai api key的进一步展开说明

从OpenAI平台生成API密钥

人工智能（AI）是计算机科学中最使人着迷和迅速发展的领域之一。为了更容易设计使用大型语言模型（LLM）的利用程序，开发了一个名为LangChain的用户友好的开源框架。LangChain支持来自著名人工智能平台，如OpenAI的语言模型，OpenAI是ChatGPT这个有影响力的聊天机器人的开发者。OpenAI提供了一个API，使程序员能够快速访问他们强大的AI模型，并将其嵌入到他们的利用程序中。

获得OpenAI平台的API密钥

要在Python中使用OpenAI API，我们需要从OpenAI平台获得一个秘密API密钥。因此，我们前往OpenAI网站。

点击链接后，打开了网站的界面。

网站上显示了注册和登录按钮。如果您已有一个正在运行的账户，您可以直接登录。如果您在OpenAI上没有账户，您可以通过注册选项注册一个新账户。

这里，我们将演示怎么注册新账户。您可使用Gmail、Apple、Microsoft或任何其他账户进行注册。

在提供电子邮件地址后，点击“继续”按钮。接下来，在下一个屏幕上输入您的OpenAI账户密码。在继续之前，您需要验证您的账户。验证完成后，您将被重定向到登录页面。只需提供需要的信息，如电子邮件和密码，便可登录。

一旦您登录到您的账户，将出现另外一个表单，您需要提供您的基本信息（在前面的快照中可见），然后点击“继续”。

最后需要进行验证的一步是验证您的电话号码。填写电话号码。请务必提供一个有效的电话号码。由于一个验证码将被发送到您提供的号码，您需要在下一个屏幕上输入该验证码以进行验证。

验证完成后，您将被导向到新的界面，以下图所示：

我们成功登录到了账户。

接下来的步骤是创建一个API密钥。在右上角，您可以通过点击它来查看账户概要。

从前面的快照中显示的选项列表中，导航到“查看API密钥”选项。

在新窗口上，我们可以看到“创建新的秘密密钥”选项。勾选此按钮会弹出一个对话框。

为您的密钥取一个名字。这里，我们将其命名为“dummy key”。然后，点击“创建秘密密钥”按钮继续。

当您点击该按钮时，将会给您一个秘密API密钥。上面有一个免责声明，指出该密钥只能查看一次。因此，我们需要将其复制到某个地方，由于不能再从OpenAI账户中检索它。如果我们不谨慎将其丢失，唯一的方法就是生成一个新的密钥。

因此，我们将这个秘密密钥安全地存储以备将来使用。

在之前的图片中，我们可以视察到页面现在已更新。列表已更新，包括了新的密钥。在您的利用程序中使用OpenAI API时，可以通过您获得的API密钥验证您的要求。

安装依赖项

现在我们生成了我们的秘密API密钥，我们将安装项目所需的Python依赖项。因此，我们在这里安装了两个Python包，分别是LangChain和OpenAI。这两个库都不包括在Python标准库中，所以我们需要单独安装它们。

通过终端使用以下命令安装它们：

$ pip install langchain

要安装OpenAI包，请使用以下命令：

$ pip install openai

在终端上运行这些命令将在您的计算机上安装这两个软件包（如果已安装了Python）。

对本教程，我们使用另外一种方法，即通过Python IDE进行安装。我们在这里使用的Python IDE是Pycharm。我们启动Pycharm并创建一个新项目。默许情况下，它会创建一个Python项目。

在Pycharm界面的底部，您会看到一个带有一系列选项的侧边栏。点击“Python Packages”部份。搜索所需的库并点击右边的“install package”按钮来安装它们。

在提供的图片中，您可以看到LangChain的安装。一样，我们安装OpenAI包。

安装完成后，您就能够使用这个密钥来访问区别的OpenAI模型，开始在项目上展开工作了。

示例：

让我们创建一个示例程序来实现这个概念，其中我们指定一个查询，然后使用OpenAI模块获得预测的文本。

import os

from langchain. llms import OpenAI

os . environ [ "OPENAI_API_KEY" ] = "YOUR KEY HERE"

llm_langchain = OpenAI ( model_name = "text-davinci-003" )

text_to_predict = "Which is the best technical skill to learn in 2023?"

print ( llm_langchain ( text_to_predict ) )

我们首先从Python标准库中导入模块“os”。您可使用这个模块与操作系统进行通讯。然后，我们从Langchain-llms模块中导入OpenAI模块。这帮助我们与OpenAI模块互动和集成我们的项目。

在将所需的软件包导入到我们的项目中以后，我们将之前获得的秘密API密钥设置为“os”环境变量。这个密钥让我们可以在我们的项目中访问OpenAI模块。“os.environ”是一个用于映照用户环境变量的对象。在“YOUR KEY HERE”的位置提供您的秘密API密钥。

我们使用模型“text-davinci-003”进行一些文本预测。我们将其分配给“llm_langchain”函数。然后，我们使用OpenAI指定的模块提供需要预测的文本，“Which is the best technical skill to learn in 2023?” 最后，使用print函数将输出的预测文本显示在Python控制台上。

以下是由OpenAI模型“text-davinci-003”取得的预测文本：

结论

本文介绍了在Python中将OpenAI与LangChain集成的方法。文章的介绍部份扼要介绍了OpenAI。然后，解释了怎么从OpenAI平台生成秘密API密钥。另外，我们详细讲授并实行了在Python项目中安装所需依赖的方法。最后，我们通过导入OpenAI和LangChain创建了一个简单的Python程序，使用AI模型生成了一个特定查询的响应。

langchain openai api key的常见问答Q&A