使用 Cohere 和 LangChain 的 Chat 模型：全面入门教程

1. 技术背景介绍

Cohere 提供了强大的自然语言处理服务，其 Chat 模型专注于在对话场景中生成高质量的语言输出。结合 LangChain 的框架，开发者可以更轻松地调用和扩展 Cohere 的功能以适应实际开发需求。

本文将带领你快速入门，通过实际代码示例展示如何利用 Cohere 的 Chat 模型完成对话生成、提示模板构建以及工具调用等功能。

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2. 核心原理解析

Cohere 的 Chat 模型支持对话上下文建模，可以生成与输入内容高度相关的 AI 回答。结合 LangChain 的模块化设计，我们可以轻松实现以下功能：

• 对话生成：根据输入对话生成相关响应。
• 提示模板整合：使用模板动态调整对话内容格式。
• 工具调用：将外部功能（如自定义计算方法）无缝集成到对话流中。

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3. 代码实现演示(重点)

3.1 环境设置

首先，我们需要安装 langchain-cohere 插件并配置 Cohere API 密钥。

运行以下命令安装必要的依赖：

pip install -U langchain-cohere

接下来，通过代码设置 Cohere API 密钥：

import os
from getpass import getpass

# 设置 Cohere API 密钥
os.environ["COHERE_API_KEY"] = getpass("Enter your Cohere API Key: ")

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3.2 基础对话生成

我们可以利用 langchain_cohere 的 ChatCohere 接口直接生成对话内容。

from langchain_cohere import ChatCohere
from langchain_core.messages import HumanMessage

# 初始化 Cohere 聊天模型
chat = ChatCohere()

# 定义用户输入消息
messages = [HumanMessage(content="你好！能讲一个笑话吗？")]

# 调用模型生成响应
response = chat.invoke(messages)

# 输出 AI 响应内容
print(response.content)

示例输出：

当然！你知道熊为什么不穿袜子吗？
因为它们有“熊脚”！哈哈！

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3.3 结合提示模板

我们可以使用提示模板（Prompt Template）动态调整输入内容格式，例如生成指定主题的笑话。

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# 创建提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("能讲一个关于 {topic} 的笑话吗？")

# 定义话题
template_data = {"topic": "程序员"}

# 将提示模板与聊天模型组合
chain = prompt | chat

# 获取 AI 响应
response = chain.invoke(template_data)

# 输出生成的笑话
print(response.content)

示例输出：

为什么程序员总是戴眼镜？
因为他们需要“C”得更清楚！（C 是一种编程语言）

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3.4 工具调用示例

通过工具调用功能，我们可以让模型调用自定义的函数来处理特定逻辑。

步骤 1：定义工具函数

from langchain_core.messages import HumanMessage, ToolMessage
from langchain_core.tools import tool

# 定义一个简单的工具函数
@tool
def magic_function(number: int) -> int:
    """对输入数字应用魔术操作，将其加 10"""
    return number + 10

步骤 2：集成工具到聊天模型

# 定义工具集合
tools = [magic_function]

# 将工具绑定到聊天模型
llm_with_tools = chat.bind_tools(tools=tools)

# 用户输入消息
messages = [HumanMessage(content="magic_function(5) 的值是多少？")]

# 处理消息和工具调用
response = llm_with_tools.invoke(messages)

# 打印最终的 AI 响应
print(response.content)  

示例输出：

magic_function(5) 的值是 15。

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4. 应用场景分析

1. 聊天机器人：通过对话模型构建智能客服或虚拟助理，满足用户的自动化需求。
2. 教育辅导：生成和回答问题，帮助学生学习和提升效率。
3. 工具增强：结合工具调用功能，扩展聊天模型的能力，例如执行计算、查询数据库等。

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5. 实践建议

• API 调用优化：在实际项目中，建议对 API 调用结果进行缓存，以减少重复调用。
• 错误处理：对于工具调用功能，务必设计完善的错误处理机制，确保模型在未识别工具时给出友好的提示。
• 成本管理：使用模型时监控 Token 消耗，优化提示模板以降低成本。

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如果在实现过程中遇到问题，欢迎在评论区交流！