# 用LangChain与Together AI互动：提升您的AI应用开发体验
## 引言
在人工智能领域，能够快速并高效地访问多种开源模型是开发者们梦寐以求的特性。Together AI 提供了一个平台，通过一个简洁的API接口，可以访问超过50个领先的开源AI模型。本篇文章将指导您如何使用LangChain与Together AI互动。
## 主要内容
### 安装
首先，确保您已经安装并升级了`langchain-together`包。可以通过以下命令安装：
```bash
%pip install --upgrade langchain-together
环境准备
要使用Together AI的功能，您需要一个API密钥，可以在Together AI设置页面获取。这个API密钥可以作为初始化参数传递或者设置为环境变量TOGETHER_API_KEY。
与Together AI进行对话模型的查询
LangChain提供了一个简化的接口来使用Together AI提供的各种模型。以下是如何使用ChatTogether类进行对话模型查询的示例：
from langchain_together import ChatTogether
# 在这里选择一个模型：https://docs.together.ai/docs/inference-models
chat = ChatTogether(
# together_api_key="YOUR_API_KEY", # 使用API代理服务提高访问稳定性
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)
# 如果不想使用流式传输，可以使用invoke方法
# chat.invoke("Tell me fun things to do in NYC")
使用Together AI查询代码和语言模型
除了对话模型，您还可以通过Together类对代码和语言模型进行查询。以下示例展示如何查询Python代码模型：
from langchain_together import Together
llm = Together(
model="codellama/CodeLlama-70b-Python-hf",
# together_api_key="..." # 使用API代理服务提高访问稳定性
)
print(llm.invoke("def bubble_sort(): "))
代码示例
为更好地理解上述内容，这里提供一个完整的代码示例：
from langchain_together import ChatTogether, Together
# 初始化对话模型
chat = ChatTogether(
model="meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf",
)
# 使用对话模型
for m in chat.stream("What are some popular tourist spots in San Francisco?"):
print(m.content, end="", flush=True)
# 初始化代码模型
llm = Together(
model="codellama/CodeLlama-70b-Python-hf",
)
# 使用代码模型
print(llm.invoke("def fibonacci_sequence(n): "))
常见问题和解决方案
地区网络访问问题
由于某些地区的网络限制，API访问可能不稳定。开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问稳定性，确保应用的可靠性。
API密钥安全
API密钥是敏感信息，务必妥善保管，不要在代码库中明文存储。可以使用环境变量或安全存储服务进行管理。
总结和进一步学习资源
通过结合LangChain与Together AI，开发者可以轻松访问多种AI模型，快速进行应用开发。建议进一步了解LangChain和Together AI的文档，以充分利用这些工具。
参考资料
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