如何增加代理和其他大模型

[huangbz2007]

1、如何配置其他大模型在平台里面，比如chatglm，文心一言等内容 2、针对openai 如何引入代理访问

[dosubot[bot]]

嗨，@huangbz2007！很高兴再次见到你。希望你最近一切都好！

根据您的问题，我理解您想要在Langflow平台上配置大型模型，如chatglm和文心一言，并为访问OpenAI引入代理。以下是一些可能的步骤：

1. 配置大型模型：在提供的代码片段中，并没有直接提到"chatglm"或"文心一言"。然而，它展示了如何为OpenAI的API配置模型。如果"chatglm"和"文心一言"是模型名称或需要特定的配置，您通常会将它们添加到model_name选项中，如果它们被OpenAI或您正在使用的API支持的话。如果它们不被OpenAI支持并且是外部模型，您将需要单独集成它们的API，类似于集成OpenAI的API的方式。

2. 引入访问OpenAI的代理：要在Langflow中引入访问OpenAI的代理，您需要修改openai_api_base参数，使其通过您的代理服务器路由。以下是如何做到这一点的：

   • 首先，设置您的代理服务器将请求转发到https://api.openai.com/v1。
   • 然后，将openai_api_base参数更改为您的代理服务器的URL。例如，如果您的代理服务器的URL是https://myproxyserver.com，您将openai_api_base设置为"https://myproxyserver.com"。

以下是使用代理服务器的示例修改：

def build(
        self,
        max_tokens: Optional[int] = 256,
        model_kwargs: NestedDict = {},
        model_name: str = "gpt-4-1106-preview",
        openai_api_base: Optional[str] = "https://myproxyserver.com",  # 修改为使用代理
        openai_api_key: Optional[str] = None,
        temperature: float = 0.7,
    ) -> Union[BaseLanguageModel, BaseLLM]:
        if not openai_api_base:
            openai_api_base = "https://myproxyserver.com"  # 确保默认值是您的代理
        return ChatOpenAI(
            max_tokens=max_tokens,
            model_kwargs=model_kwargs,
            model=model_name,
            base_url=openai_api_base,
            api_key=openai_api_key,
            temperature=temperature,
        )

请记住，对于"chatglm"和"文心一言"，如果它们不是OpenAI的模型提供，您将需要单独处理它们的集成，确保您有正确的API端点和认证机制，类似于如何集成ChatOpenAI。

如果您需要更多的帮助或有其他问题，请随时提问。

Sources

• src/backend/langflow/components/llms/ChatOpenAI.py
• src/backend/langflow/interface/importing/utils.py
• src/backend/langflow/interface/custom_lists.py

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