Skip to main content
Open In ColabOpen on GitHub

一起聊天

本页面将帮助您开始使用Together AI的聊天模型。有关所有ChatTogether功能和配置的详细文档，请访问API参考。

Together AI 提供了一个API来查询 50多个领先的开源模型

概述​

集成详情​

类包本地可序列化JS支持包下载量包最新版本
ChatTogetherlangchain-together❌测试版✅PyPI - VersionPyPI - Version

模型特性​

工具调用结构化输出JSON模式图像输入音频输入视频输入令牌级流式传输原生异步令牌使用Logprobs
✅✅✅✅✅✅✅❌✅✅

设置​

要访问Together模型，您需要创建一个Together账户，获取一个API密钥，并安装langchain-together集成包。

凭证​

前往此页面注册Together并生成API密钥。完成后，设置TOGETHER_API_KEY环境变量：

import getpass
import os

if "TOGETHER_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["TOGETHER_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your Together API key: ")

如果你想获取模型调用的自动追踪，你也可以通过取消注释以下内容来设置你的LangSmith API密钥：

# os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
# os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"

安装​

LangChain Together 集成位于 langchain-together 包中：

%pip install -qU langchain-together

实例化​

现在我们可以实例化我们的模型对象并生成聊天完成：

from langchain_together import ChatTogether

llm = ChatTogether(
    model="meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf",
    temperature=0,
    max_tokens=None,
    timeout=None,
    max_retries=2,
    # other params...
)
API Reference:ChatTogether

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)
ai_msg
AIMessage(content="J'adore la programmation.", response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 9, 'prompt_tokens': 35, 'total_tokens': 44}, 'model_name': 'meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf', 'system_fingerprint': None, 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run-eabcbe33-cdd8-45b8-ab0b-f90b6e7dfad8-0', usage_metadata={'input_tokens': 35, 'output_tokens': 9, 'total_tokens': 44})
print(ai_msg.content)
J'adore la programmation.

链式调用​

我们可以链式我们的模型与一个提示模板，如下所示：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

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

chain = prompt | llm
chain.invoke(
    {
        "input_language": "English",
        "output_language": "German",
        "input": "I love programming.",
    }
)
API Reference:ChatPromptTemplate
AIMessage(content='Ich liebe das Programmieren.', response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 7, 'prompt_tokens': 30, 'total_tokens': 37}, 'model_name': 'meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf', 'system_fingerprint': None, 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run-a249aa24-ee31-46ba-9bf9-f4eb135b0a95-0', usage_metadata={'input_tokens': 30, 'output_tokens': 7, 'total_tokens': 37})

API参考​

有关所有ChatTogether功能和配置的详细文档，请访问API参考：https://python.langchain.com/api_reference/together/chat_models/langchain_together.chat_models.ChatTogether.html

这个页面有帮助吗？