𝗦𝗲𝘁𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗨𝗽 𝗬𝗼𝘂𝗿 𝗘𝗻𝘃𝗶𝗿𝗼𝗻𝗺𝗲𝗻𝘁: 𝗟𝗮𝗻𝗴𝗖𝗵𝗮𝗶𝗻, 𝗟𝗮𝗻𝗴𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵 & 𝗖𝗵𝗮𝘁 𝗟𝗟𝗠𝘀
ਮੈਂ ਇੱਕ ਵਾਰ LangChain ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਦੋ ਘੰਟੇ ਲਗਾ ਦਿੱਤੇ ਸਨ। ਸਮੱਸਿਆ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਗੁੰਮ ਹੋਈ environment variable ਦੀ ਸੀ। ਮੇਰੀ API key ਇੱਕ .env ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਸੀ, ਪਰ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨਾ ਭੁੱਲ ਗਿਆ ਸੀ।
ਮੈਂ ਇਹ ਗਾਈਡ ਇਸ ਲਈ ਲਿਖੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮੇਰੇ ਵਾਂਗ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਨਾ ਕਰੋ।
ਤੁਸੀਂ LangChain, LangGraph, ਅਤੇ ਇੱਕ Chat LLM ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਾ Python environment ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋਗੇ।
Required Packages:
- langchain: chains ਅਤੇ agents ਲਈ ਕੋਰ ਫਰੇਮਵਰਕ
- langchain-openai: OpenAI ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ
- langchain-core: ਮੈਸੇਜਾਂ ਵਰਗੇ ਸਾਂਝੇ primitives
- langgraph: ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਤ agent workflows
- python-dotenv: .env ਫਾਈਲ ਤੋਂ variables ਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ
- openai: ਅਧਿਕਾਰਤ OpenAI Python SDK
Step 1: Check Python Version
LangChain ਲਈ Python 3.9 ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਉੱਚਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ terminal ਵਿੱਚ ਇਹ ਚਲਾਓ:
python --version
Step 2: Create a Virtual Environment Dependency ਦੇ ਟਕਰਾਅ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ virtual environment ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
mkdir langchain-agents-series
cd langchain-agents-series
python -m venv venv
Mac/Linux 'ਤੇ ਐਕਟਿਵੇਟ ਕਰਨ ਲਈ:
source venv/bin/activate
Windows 'ਤੇ ਐਕਟਿਵੇਟ ਕਰਨ ਲਈ:
venv\Scripts\activate
Step 3: Install Dependencies
ਆਪਣੇ environment ਨੂੰ ਐਕਟਿਵ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਚਲਾਓ:
pip install langchain langchain-openai langchain-core langgraph python-dotenv openai
Step 4: Secure Your API Keys ਆਪਣੀ API key ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਆਪਣੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ hardcode ਨਾ ਕਰੋ। ਇਹ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ GitHub 'ਤੇ ਪੁਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਬੋਟਸ ਇਸਨੂੰ ਚੋਰੀ ਕਰ ਲੈਣਗੇ।
- ਇੱਕ .env ਫਾਈਲ ਬਣਾਓ:
touch .env - ਆਪਣੀ key ਜੋੜੋ:
OPENAI_API_KEY=your-key-here - ਆਪਣੇ .env ਅਤੇ venv ਫੋਲਡਰਾਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ .gitignore ਫਾਈਲ ਬਣਾਓ।
Step 5: Your First Agent
hello_agent.py ਨਾਮ ਦੀ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਬਣਾਓ। ਆਪਣੀਆਂ keys ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ load_dotenv() ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
Agents ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ temperature=0 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ (predictable) ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ (consistent) ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
Common Errors to Watch For:
- OPENAI_API_KEY ਨਹੀਂ ਮਿਲੀ: ਚੈੱਕ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ .env ਫਾਈਲ ਸਹੀ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਤੁਸੀਂ
load_dotenv()ਨੂੰ ਕਾਲ ਕੀਤਾ ਹੈ। - ModuleNotFoundError: ਤੁਹਾਡਾ virtual environment ਐਕਟਿਵ ਨਹੀਂ ਹੈ।
- AuthenticationError: ਤੁਹਾਡੀ API key ਗਲਤ ਹੈ।
- RateLimitError: ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸੀਮਾ (limit) ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਏ ਹੋ ਜਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ OpenAI ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋੜਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
Best Practices:
- ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ virtual environment ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
pip freeze > requirements.txtਨਾਲ ਆਪਣੇ ਵਰਜ਼ਨ ਫਿਕਸ ਕਰੋ।- ਸਥਿਰਤਾ (stability) ਲਈ
temperature=0ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। - ਲਾਗਤ (costs) ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੇ token ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ log ਕਰੋ।
Source: https://dev.to/ikram_khan/setting-up-your-environment-langchain-langgraph-chat-llms-43cf
ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਿੱਖਣ ਭਾਈਚਾਰਾ: https://t.me/GyaanSetuAi