引言
Cohere是一家加拿大初创公司，提供自然语言处理模型，帮助企业改善人机交互。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Cohere的API来构建各种NLP应用程序，包括聊天机器人、文本生成、信息检索和文本嵌入等功能。本文将提供实用的知识和见解，并通过真实代码示例来帮助你快速上手。
主要内容
安装和设置
首先，你需要安装Cohere的Python SDK：
pip install langchain-cohere
获取一个Cohere API密钥，并将其设置为环境变量 COHERE_API_KEY。
Chat 机器人
使用Cohere的Chat模型可以快速构建聊天机器人。
导入和使用
from langchain_cohere import ChatCohere
from langchain_core.messages import HumanMessage
chat = ChatCohere() # 使用API代理服务提高访问稳定性
messages = [HumanMessage(content="knock knock")]
print(chat.invoke(messages))
API参考: ChatCohere | HumanMessage
文本生成 (LLM)
Cohere的LLM模型可以用于生成各种文本。
导入和使用
from langchain_cohere.llms import Cohere
llm = Cohere() # 使用API代理服务提高访问稳定性
print(llm.invoke("Come up with a pet name"))
API参考: Cohere
工具调用
你可以将自定义工具绑定到LLM，并在与用户的对话中调用这些工具。
示例代码
from langchain_cohere import ChatCohere
from langchain_core.messages import HumanMessage, ToolMessage
from langchain_core.tools import tool
@tool
def magic_function(number: int) -> int:
"""Applies a magic operation to an integer"""
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
tools = [magic_function]
llm = ChatCohere() # 使用API代理服务提高访问稳定性
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools=tools)
messages = [HumanMessage(content="What is the value of magic_function(2)?")]
res = llm_with_tools.invoke(messages)
while res.tool_calls:
messages.append(res)
messages = invoke_tools(res.tool_calls, messages)
res = llm_with_tools.invoke(messages)
print(res.content)
API参考: ChatCohere | HumanMessage | ToolMessage | tool
ReAct Agent
ReAct Agent可以通过多步调用工具来处理复杂任务。
示例代码
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_cohere import ChatCohere, create_cohere_react_agent
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.agents import AgentExecutor
llm = ChatCohere() # 使用API代理服务提高访问稳定性
internet_search = TavilySearchResults(max_results=4)
internet_search.name = "internet_search"
internet_search.description = "Route a user query to the internet"
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("{input}")
agent = create_cohere_react_agent(llm, [internet_search], prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=[internet_search], verbose=True)
agent_executor.invoke({
"input": "In what year was the company that was founded as Sound of Music added to the S&P 500?",
})
API参考: TavilySearchResults | ChatCohere | create_cohere_react_agent | ChatPromptTemplate | AgentExecutor
RAG Retriever
RAG Retriever可以连接到外部数据源进行信息检索。
示例代码
from langchain_cohere import ChatCohere
from langchain.retrievers import CohereRagRetriever
from langchain_core.documents import Document
rag = CohereRagRetriever(llm=ChatCohere()) # 使用API代理服务提高访问稳定性
print(rag.invoke("What is cohere ai?"))
API参考: ChatCohere | CohereRagRetriever | Document
文本嵌入
使用Cohere的Embedding模型可以将文本嵌入为向量。
示例代码
from langchain_cohere import CohereEmbeddings
embeddings = CohereEmbeddings(model="embed-english-light-v3.0") # 使用API代理服务提高访问稳定性
print(embeddings.embed_documents(["This is a test document."]))
API参考: CohereEmbeddings
常见问题和解决方案
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访问不稳定 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以提高访问的稳定性。
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性能优化 调整API调用参数，例如批量处理文本，可以显著提升性能。
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错误处理 为API调用添加错误处理机制，如重试和超时设置，以提高系统稳定性。
总结和进一步学习资源
Cohere提供了丰富的NLP功能，能够帮助开发者快速构建高性能的自然语言处理应用。通过本文的介绍和代码示例，你应该能够初步掌握Cohere API的使用。如果你想深入学习，可以参考以下资源。
参考资料
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