数据库是网站后台非常重要的一部分，可以用来储存很多有用的信息，比如网站要实现用户注册和登录功能就需要使用数据库来保存用户的注册信息。这篇文章我们来看看如何将Flask程序连接到数据库。

前面我们介绍了使用大模型的API，根据提示词来生成文本，今天我们看看如何使用Langchain的聊天模型来与不同的大模型进行交互。

聊天模型是LangChain的核心组件。它是一种语言模型，使用聊天消息作为输入并返回聊天消息作为输出（而不是使用纯文本）。LangChain 与许多模型提供商（OpenAI、Cohere、Hugging Face 等）集成，并公开了与所有这些模型交互的标准接口。LangChain 允许您在同步、异步、批处理和流模式下使用模型，并提供其他功能（例如缓存）等。

本文以Openai的DALL·E 模型为例，讲解一下如何调用API生成图像。

DALL·E是openai的文生图模型，于2021年一月推出，最新的版本是DALL·E 3，于2023年9月份推出。官方说法是“DALL·E 3比我们以前的系统了解更多的细微差别和细节，使您可以轻松地将您的想法转化为极其准确的图像。”

现今的大模型已经具备强大的视觉能力，可以识别图像里的内容并进行描述，可以比较多个图像的不同之处，下面还是以最新的Claude 3来进行示范。

一、图像内容描述

在VS Code中输入以下代码

让我们回顾一下上一节课的代码：

import anthropic
import os

my_api_key = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")

client = anthropic.Anthropic(
    # defaults to os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
    api_key=my_api_key,
)

message = client.messages.create(
    model="claude-3-opus-20240229",
    max_tokens=1000,
    temperature=0.0,    
    messages=[
        {"role": "user", "content": "How are you today?"}
    ]
)

print(message.content)

打算新开一个系列介绍时下大火的AIGC的相关内容。AIGC是Artificial intelligence-generated content的缩写，指人工智能生成的内容。AIGC是由人工智能算法在无需人工干预的情况下创建的内容，它可以包括图像、视频、文本、3D 模型、头像、环境和对象。AIGC可以用来替代或辅助手动内容生成，可以根据用户输入的关键词或需求生成内容。

先从最简单的文本生成开始，现在比较流行的文本模型有OpenAI的chatgpt, Google的Gemini和Claude，本文以最新的Claude为例介绍如何使用Python连接其API。

什么是Longchain?

LangChain 是一个开源框架，让软件开发人员能够使用人工智能 (AI) 及其机器学习子集，将大型语言模型与其他外部组件结合起来，开发由 LLM 驱动的应用程序。LangChain的目标是将强大的LLM（例如OpenAI的GPT-3.5和GPT-4）链接到一系列外部数据源，以创建并获得自然语言处理（NLP）应用程序的优势。

Socket.IO 是一个实时、双向、基于事件的通信库，可以让应用程序实时地通信。它支持实时的客户端/服务器通信，可以在不同的客户端之间实时地广播和交换数据。Socket.IO 可以使用多种协议，如 WebSocket、HTTP、TCP 等，以提供最佳的性能和稳定性。使用 Socket.IO，可以实现以下功能：

这篇文章中我们来看一下如何管理网站的静态文件。

我：什么是静态文件？

这篇文章我们来看一下在flask中如何管理网页跳转和消息闪现。

我：介绍一下flask redirect的用法ChatGPT:在 Flask 中，redirect 是一个用于重定向 URL 的函数。它可以用于重定向到另一个页面、路由或任何其他 URL。可以在需要重定向时使用它，例如在表单提交后将用户重定向回某个页面，或者在登录成功后将用户重定向到他们的个人资料页面等。使用 Flask 中的 redirect 很简单，只需要在视图函数中导入 redirect 函数，并在需要重定向的地方调用它即可。例如：