快速入门ChatOCIGenAI：使用Oracle Cloud Infrastructure生成AI聊天模型
引言
在这篇文章中，我们将介绍如何快速入门使用Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI服务，特别是通过ChatOCIGenAI模型进行聊天交互。OCI Generative AI服务提供一系列最先进、可定制的大语言模型(LLMs)，覆盖广泛的应用场景，并通过单一API访问。这可以帮助开发者快速构建和部署基于AI的应用程序。
主要内容
安装依赖
要使用OCIGenAI模型，首先需要安装oci和langchain-community包。
%pip install -qU langchain-community oci
身份验证
OCI Generative AI服务支持多种身份验证方法，包括API密钥、会话令牌、实例主体和资源主体。API密钥是默认的身份验证方法，但我们也可以使用会话令牌进行身份验证。以下是使用会话令牌的一些示例代码。
模型实例化
一旦安装了必要的包，就可以实例化我们的模型对象，并生成聊天回应。以下是如何执行此操作的示例代码：
from langchain_community.chat_models.oci_generative_ai import ChatOCIGenAI
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
chat = ChatOCIGenAI(
model_id="cohere.command-r-16k",
service_endpoint="https://inference.generativeai.us-chicago-1.oci.oraclecloud.com", # 使用API代理服务提高访问稳定性
compartment_id="MY_OCID",
model_kwargs={"temperature": 0.7, "max_tokens": 500},
)
发送消息到模型
我们可以通过发送一系列消息来与模型进行交互。下面是一个示例，其中包括系统消息、AI消息和人类消息：
messages = [
SystemMessage(content="your are an AI assistant."),
AIMessage(content="Hi there human!"),
HumanMessage(content="tell me a joke."),
]
response = chat.invoke(messages)
print(response.content)
链接模型与提示模板
我们还可以将模型与提示模板链接，以便更灵活地创建对话。以下是一个示例：
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}")
chain = prompt | chat
response = chain.invoke({"topic": "dogs"})
print(response.content)
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于某些地区的网络限制，开发者在访问OCI Generative AI服务时可能会遇到网络不稳定的问题。在这种情况下，可以考虑使用API代理服务，以提高访问的稳定性。
身份验证失败
如果在身份验证过程中遇到问题，请确保使用的API密钥或其他身份验证方法正确配置。可以参考OCI的标准SDK身份验证文档。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何快速入门使用OCI Generative AI服务，特别是通过ChatOCIGenAI模型进行聊天交互。通过这些步骤，您可以方便地集成并使用强大的大语言模型来构建AI应用程序。
进一步学习资源：
参考资料
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