快速入门Anthropic聊天模型：解锁强大的AI对话功能

最新推荐文章于 2025-04-23 16:19:13 发布

tt_jishu

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文章标签：人工智能 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tt_jishu/article/details/143170893

快速入门Anthropic聊天模型：解锁强大的AI对话功能

引言

随着AI技术的不断发展，Anthropic提供了一系列先进的聊天模型，广泛应用于翻译、信息检索等领域。本篇文章将帮助你快速上手使用Anthropic模型，通过具体示例展示如何集成这些功能，并探讨常见问题及解决方案。

主要内容

1. Anthropic模型概述

Anthropic模型支持多种输入类型，并提供结构化输出和流式处理。你可以通过AWS Bedrock和Google VertexAI访问部分Anthropic模型，为开发者提供了更多集成选择。

2. 设置与集成

要开始使用Anthropic模型，你需要：

创建Anthropic账户并获取API密钥
安装langchain-anthropic包

import getpass
import os

os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your Anthropic API key: ")

# 通过LangSmith进行自动追踪（可选）
# os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
# os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"

%pip install -qU langchain-anthropic

3. 模型实例化

使用以下代码来实例化Anthropic模型，并生成对话内容：

from langchain_anthropic import ChatAnthropic

llm = ChatAnthropic(
    model="claude-3-5-sonnet-20240620",
    temperature=0,
    max_tokens=1024,
    timeout=None,
    max_retries=2,
    # 使用API代理服务提高访问稳定性
)

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)
print(ai_msg.content)

4. 模型功能拓展

通过链式调用和工具集成来扩展Anthropic模型的功能：

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.",
    }
)

5. 内容块与工具调用

Anthropic模型支持内容块和工具调用，这是一个强大功能，允许模型在消息内容中嵌入工具调用：

from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field

class GetWeather(BaseModel):
    location: str = Field(..., description="The city and state, e.g. San Francisco, CA")

llm_with_tools = llm.bind_tools([GetWeather])
ai_msg = llm_with_tools.invoke("Which city is hotter today: LA or NY?")
print(ai_msg.content)