引言
在当今快速发展的人工智能领域，访问和使用顶尖的开源模型变得越来越重要。Together AI提供了一种简单的方法，只需几行代码即可查询超过50种领先的开源模型。本文将介绍如何使用LangChain与Together AI模型进行交互，为您的项目增添强大的AI能力。
主要内容
1. 安装
开始使用之前，需要确保安装了LangChain Together模块。可以使用以下命令进行安装：
%pip install --upgrade langchain-together
2. 环境设置
要使用Together AI，首先需要获得一个API密钥。您可以访问Together AI设置页面获取API密钥。获得密钥后，可以将其作为初始化参数together_api_key传入，或设置为环境变量TOGETHER_API_KEY。由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
3. 示例
查询聊天模型
使用Together AI，您可以轻松使用多种聊天模型。例如，以下代码展示了如何使用LangChain与Together AI的meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf模型进行对话：
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",
)
# 通过流式传输从模型获取响应
for m in chat.stream("Tell me fun things to do in NYC"):
print(m.content, end="", flush=True)
# 如果不需要流式传输，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
除了聊天模型，Together AI还支持代码和语言模型。以下代码展示了如何使用LangChain与Together AI的codellama/CodeLlama-70b-Python-hf模型进行编程任务：
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
1. API密钥无效或未授权
- 解决方案：确保您在
langchain_together初始化时提供了正确的API密钥，或正确设置了TOGETHER_API_KEY环境变量。
2. 网络连接问题
- 解决方案：考虑使用API代理服务，以确保能够顺利访问Together AI的API端点。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用LangChain来简化与Together AI模型的交互。了解更多模型和用例，请访问Together AI文档。LangChain的更多功能和高级用法可以参阅LangChain官方文档。
参考资料
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