使用llama_index+通义千问实现一个简单AI程序

在本文中，我们将展示如何结合`llama_index`库与阿里云的通义千问模型来构建一个简单的AI问答系统。通过这个示例，你将学习到如何配置环境、设置模型，并执行基本的文本生成任务。

环境准备

首先，确保你的环境中安装了`llama_index`和`configparser`库。可以通过以下命令安装：

pip install llama-index configparser

配置文件

为了安全地管理API密钥，我们使用`configparser`库从外部文件读取DashScope的API密钥。创建一个名为`conf.ini`的文件，并添加以下内容：

[DashScope]

api_key = YOUR_DASHSCOPE_API_KEY_HERE```

请将 `YOUR_DASHSCOPE_API_KEY_HERE` 替换为你的实际DashScope API密钥。

代码实现

接下来，我们将编写Python代码来初始化DashScope模型、定义问题模板，并使用该模型生成答案。

import os

import configparser

from llama_index.llms.dashscope import DashScope, DashScopeGenerationModels

from llama_index.core import PromptTemplate

# 读取配置文件中的DashScope API密钥

config = configparser.ConfigParser()

config.read('conf.ini')

dash_scope_api_key = config.get('DashScope', 'api_key')

# 设置环境变量

os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = dash_scope_api_key

# 初始化DashScope模型，这里使用Qwen作为模型

dashscope_llm = DashScope(model_name=DashScopeGenerationModels.QWEN_MAX, max_tokens=2000)

# 定义问题模板

template = (

    "天空为什么是蓝色？"

)

# 创建PromptTemplate实例

qa_template = PromptTemplate(template)

# 格式化问题模板

prompt = qa_template.format()

# 使用模型生成答案

resp = dashscope_llm.complete(prompt)

# 打印答案

print(resp)

运行程序

保存上述代码到一个`.py`文件中，例如`simple_ai_program.py`，然后在终端或命令行界面运行它：

python simple_ai_program.py

程序将会输出由通义千问模型生成的关于“天空为什么是蓝色？”的问题答案。

总结

通过这个简单的示例，我们展示了如何利用`llama_index`库集成阿里云的通义千问模型来快速搭建一个基础的AI问答系统。这不仅简化了与大模型交互的过程，还为开发者提供了一种灵活的方式来定制和扩展他们的应用。希望这个入门指南能激发你探索更多基于AI的创新解决方案。