使用LangChain与Together AI进行模型交互

最新推荐文章于 2025-12-10 13:50:41 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-10 13:50:41 发布 · 333 阅读

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在本篇文章中，我们将深入探讨如何使用LangChain与Together AI的平台进行交互，以实现对50+开源模型的查询。通过几个简短的代码示例，你将了解到如何轻松地调用这些模型进行聊天和代码生成等任务。

## 技术背景介绍

Together AI提供了一套强大的API接口，用户可以轻松地和来自不同领域的开源模型进行交互。这些模型涵盖了聊天机器人、代码生成、语言处理等多种功能。在实际开发中，我们常常需要选择最合适的模型来解决特定的问题，而Together AI的API让这一过程变得更加简单和高效。

## 核心原理解析

LangChain是一个用于构建复杂应用程序的框架，利用Together AI的API可以非常方便地与支持的模型进行交互。LangChain的集成使得我们能以更少的代码实现强大的功能，无论是聊天还是语言处理任务。因此，LangChain与Together AI的组合是实现快速原型和开发的重要工具。

## 代码实现演示

首先，你需要安装必要的Python包：

```bash
%pip install --upgrade langchain-together

确保你已经获得了Together AI的API key，设置为环境变量或直接在代码中传递。以下是几个示例代码展示如何使用Together AI进行聊天和代码生成任务。

示例一：查询聊天模型

from langchain_together import ChatTogether

# 使用稳定的Together AI聊天服务
chat = ChatTogether(
    model="meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf",
    # together_api_key="YOUR_API_KEY"
)

# 通过流式传输获取模型响应
for m in chat.stream("Tell me fun things to do in NYC"):
    print(m.content, end="", flush=True)

在这个示例中，我们选择了meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf模型，用于生成聊天内容。通过stream方法可以实时获取响应，非常适合需要动态交互的应用场景。

示例二：查询代码生成模型

from langchain_together import Together

# 使用合适的模型实现代码生成
llm = Together(
    model="codellama/CodeLlama-70b-Python-hf",
    # together_api_key="YOUR_API_KEY"
)

# 直接调用模型生成Python代码
print(llm.invoke("def bubble_sort(): "))