使用LangChain与Together AI交互-优快云博客

在这篇文章中，我们将介绍如何使用LangChain来与Together AI的模型进行交互。Together AI提供了一个强大的API，可以用极少的代码行来调用50多个领先的开源模型。这使得开发者能够轻松地集成并利用这些模型的强大功能。

技术背景介绍

Together AI是一个集中访问多种领先开源模型的平台，为开发者提供了一个统一的接口。这意味着我们可以通过一个API访问多个不同的机器学习模型，如聊天模型、代码生成模型等。

核心原理解析

LangChain是一个强大的Python库，旨在帮助开发者构建基于语言模型的应用。它简化了与各种语言模型服务的集成，包括Together AI。通过使用LangChain，我们可以轻松地选择和切换不同的模型，以满足特定的应用需求。

代码实现演示(重点)

下面的代码展示了如何使用LangChain与Together AI进行交互，包括查询聊天模型和代码生成模型。

安装LangChain Together的依赖包：

%pip install --upgrade langchain-together

查询聊天模型

首先，我们可以使用ChatTogether类来查询聊天模型：

from langchain_together import ChatTogether

# 初始化聊天模型，选择我们需要的特定模型
# 使用稳定可靠的API服务
chat = ChatTogether(
    model="meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf",  # 选择一个特定的聊天模型
    # together_api_key="YOUR_API_KEY",     # 请替换为您的实际API密钥
)

# 流式获取模型的响应
for m in chat.stream("Tell me fun things to do in NYC"):
    print(m.content, end="", flush=True)

在上面的代码中，我们选择使用Meta的Llama聊天模型，并通过流式方式获取模型的响应。这种方式非常适合处理需要实时交互的场景。

查询代码生成模型

接下来，我们可以使用Together类来查询代码生成模型：

from langchain_together import Together

# 初始化代码模型
llm = Together(
    model="codellama/CodeLlama-70b-Python-hf",  # 使用Python代码模型
    # together_api_key="YOUR_API_KEY"         # 请替换为您的实际API密钥
)

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