Framework

LangChain

Chains und Agents, europäische Provider.

Richte `ChatOpenAI` auf unsere Base-URL. Die LangChain-Patterns, die die meisten nutzen, also Chains, Agents, RAG und Structured Outputs, laufen auf EU-Infrastruktur.

API-Key erhalten Öffnen LangChain
Python
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    base_url=class="s">"https://api.melious.ai/v1",
    api_key=class="s">"sk-mel-<YOUR_API_KEY>",
    model=class="s">"glm-5.1",
)

response = llm.invoke(class="s">"Name three Hanseatic cities.")
print(response.content)
Über

What is LangChain?

LangChain ist ein Framework für Python und JavaScript zum Bauen von LLM-Apps. Chains, Agents, Tool-Calling, Retrieval und strukturierte Outputs hinter einheitlichen Interfaces. Das langchain-openai-Paket ist der empfohlene Weg. Es wird vom LangChain-Team gepflegt und an dem Tag aktualisiert, an dem OpenAI etwas Neues ausliefert.

Zur offiziellen Website python.langchain.com
Setup

Wie nutze ich LangChain mit Melious?

  1. LangChain installieren

    Installiere langchain und langchain-openai für Chat Completions. Für das Agent-Beispiel zusätzlich langchain-community und duckduckgo-search. Wir folgen der OpenAI-Form, also ist LangChains Kern-OpenAI-Integration der richtige Einstieg.

    Shell
    pip install langchain langchain-openai langchain-community duckduckgo-search
export MELIOUS_API_KEY=sk-mel-<YOUR_API_KEY>

  2. Einen LLM-Client erzeugen

    ChatOpenAI bekommt die Melious-Base-URL, deinen Key, eine Model-ID. Steck es in beliebige Chains, Runnables oder Agents. LangChain merkt keinen Unterschied.

    Python
    import os
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    base_url=class="s">"https://api.melious.ai/v1",
    api_key=os.environ[class="s">"MELIOUS_API_KEY"],
    model=class="s">"glm-5.1",
)

  3. Agent bauen

    Tool-Calling-Agents funktionieren unverändert. Melious spiegelt das tool_calls-Schema von OpenAI. LLM in create_tool_calling_agent einwickeln, Tools übergeben, starten.

    Python
    from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun

tools = [DuckDuckGoSearchRun()]
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    (class="s">"system", class="s">"You are a careful researcher."),
    (class="s">"human", class="s">"{input}"),
    (class="s">"placeholder", class="s">"{agent_scratchpad}"),
])
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)
executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)
executor.invoke({class="s">"input": class="s">"What's the capital of the Hanseatic League?"})
Bereit?

Drei Schritte von hier.

Hol dir einen Melious-Key. Wähl dein Tool. Folg der Anleitung. Gleicher Client, antwortet jetzt aus Europa.

API-Key erhalten Alle Integrationen ansehen