探索Together AI：使用LangChain高效调用开源模型
在当今人工智能的世界中，开源模型的使用变得越来越普遍。Together AI通过提供一个简单的API接口，帮助开发者轻松访问50多个领先的开源模型。本文将介绍如何使用LangChain与Together AI模型进行交互。
引言
Together AI为开发者提供了一个统一的接口来查询多个开源模型。这使得在项目中集成先进的AI能力变得更加容易。本文旨在指导您如何通过LangChain库来使用Together AI的API，实现对开源模型的调用。
主要内容
安装
在开始之前，确保安装了必要的库。使用以下命令安装langchain-together：
%pip install --upgrade langchain-together
环境配置
要使用Together AI，您需要获得一个API密钥，可以在这里找到。您可以将其作为初始化参数together_api_key传入，或者设置为环境变量TOGETHER_API_KEY。
使用示例
查询聊天模型
以下示例演示如何使用ChatTogether与Together AI的聊天模型进行交互。
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",
)
# 流式获取模型响应
for m in chat.stream("Tell me fun things to do in NYC"):
print(m.content, end="", flush=True)
# 如果不需要流式处理，可以使用 invoke 方法
# chat.invoke("Tell me fun things to do in NYC")
查询代码和语言模型
类似地，Together类用于查询代码或语言模型。
from langchain_together import Together
# 使用API代理服务提高访问稳定性
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
- API访问问题：由于网络限制，某些地区可能无法直接访问Together AI的API。在这种情况下，考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
- 环境变量设置：确保在运行环境中正确设置了
TOGETHER_API_KEY，以便无缝访问API。
总结和进一步学习资源
使用LangChain与Together AI进行交互可以大大简化访问开源模型的过程。无论是聊天模型还是代码模型，灵活的接口和简单的集成步骤都能帮助开发者快速实现复杂AI功能。
进一步的学习资源：
参考资料
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---
