# 1.导入依赖
import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain.messages import HumanMessage,SystemMessage
#通过 python-dotenv 库读取 env 文件中的环境变量，并加载到当前运行的环境中
load_dotenv()

# 2.实例化模型
model = init_chat_model(
    model="qwen-plus",
    model_provider="openai",
    api_key=os.getenv("aliQwen-api"),
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

# 问题列表
questions = [
    "什么是redis?简洁回答，字数控制在100以内",
    "Python的生成器是做什么的？简洁回答，字数控制在100以内",
    "解释一下Docker和Kubernetes的关系?简洁回答，字数控制在100以内"
]

# 批量调用大模型 model.batch()
response = model.batch(questions)
print(f"响应类型：{type(response)}")
print()
for q, r in zip(questions, response):
    print(f"问题：{q}\n回答：{r.content}\n")