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Forefront 平台使您能够微调并使用开源大型语言模型（LLM）。 本 notebook 介绍如何将 LangChain 与 ForefrontAI 结合使用。

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导入

import os

from langchain_classic.chains import LLMChain
from langchain_community.llms import ForefrontAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

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设置环境 API Key

请务必从 ForefrontAI 获取您的 API key。您将获得 5 天的免费试用期来测试不同的模型。 
# get a new token: https://docs.forefront.ai/forefront/api-reference/authentication

from getpass import getpass

FOREFRONTAI_API_KEY = getpass()

os.environ["FOREFRONTAI_API_KEY"] = FOREFRONTAI_API_KEY

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创建 ForefrontAI 实例

您可以指定不同的参数，例如模型端点 URL、长度、温度等。必须提供端点 URL。 
llm = ForefrontAI(endpoint_url="YOUR ENDPOINT URL HERE")

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创建提示词模板

我们将为问答创建一个提示词模板。 
template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""

prompt = PromptTemplate.from_template(template)

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初始化 LLMChain

llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)

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运行 LLMChain

提供一个问题并运行 LLMChain。 
question = "What NFL team won the Super Bowl in the year Justin Beiber was born?"

llm_chain.run(question)
在 GitHub 上编辑此页面 或 提交问题。
将这些文档连接到 Claude、VSCode 等工具，通过 MCP 获取实时答案。