一步步掌握Cohere Chat模型：从安装到工具调用
引言
在当今的AI应用中，聊天模型提供了一种与用户交互的自然方式。Cohere 提供了一套强大的聊天模型，通过它们可以轻松整合自然语言处理的功能到您的应用中。这篇文章将引导您从安装到使用Cohere Chat模型，直至复杂的工具调用功能。
主要内容
设置Cohere环境
要使用Cohere的聊天模型，您需要安装langchain-cohere包，并获取Cohere API密钥。
pip install -U langchain-cohere
接下来，设置您的API密钥。这样可以确保您的代码能够访问Cohere服务。
import getpass
import os
os.environ["COHERE_API_KEY"] = getpass.getpass() # 安全地输入您的API密钥
使用Cohere的聊天模型
Cohere的聊天功能支持所有ChatModel功能。以下是基本的使用示例：
from langchain_cohere import ChatCohere
from langchain_core.messages import HumanMessage
chat = ChatCohere()
messages = [HumanMessage(content="1"), HumanMessage(content="2 3")]
response = chat.invoke(messages)
print(response.content)
这种简单的聊天请求展示了如何通过人机交互得到AI的响应。
工具调用
Cohere还支持工具调用，这允许您将自定义函数集成到聊天模型的响应中。
from langchain_core.messages import HumanMessage, ToolMessage
from langchain_core.tools import tool
@tool
def magic_function(number: int) -> int:
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)?")]
response = llm_with_tools.invoke(messages)
print(response.content)
在这个例子中，magic_function将被调用并处理用户的请求，返回的结果会自动包含在AI的响应中。
代码示例
以下是一个完整的Cohere Chat模型使用示例，包括环境设置、聊天功能，以及工具调用：
import os
from langchain_cohere import ChatCohere
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_core.tools import tool
# 配置您的API密钥
os.environ["COHERE_API_KEY"] = "your_cohere_api_key" # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 定义工具函数
@tool
def magic_function(number: int) -> int:
return number + 10
# 使用Cohere Chat模型
chat = ChatCohere()
tools = [magic_function]
llm_with_tools = chat.bind_tools(tools=tools)
# 发送消息并调用工具
messages = [HumanMessage(content="What is the value of magic_function(2)?")]
response = llm_with_tools.invoke(messages)
print(response.content)
常见问题和解决方案
API访问不稳定
由于某些地区的网络限制，访问Cohere API可能不稳定。在这种情况下，建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
工具调用中的冲突
当定义的工具函数名称冲突时，可以为每个工具定义唯一的名称，或者在调用时小心选择使用的工具。
总结和进一步学习资源
对于希望进一步探索Cohere Chat模型的读者，可以参考以下资源：
通过这些资源，您将能更深入地理解Cohere的功能，并将其应用到您的项目中。
参考资料
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