[如何使用LangChain与Together AI进行智能交互]-优快云博客

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# 如何使用LangChain与Together AI进行智能交互

随着人工智能技术的不断发展，我们能够轻松访问各种开源模型，而Together AI提供了一个简洁的API接口，让开发者可以在几行代码内调用超过50个领先的开源模型。本篇文章将带您了解如何使用LangChain库与Together AI进行交互，并提供完整的代码示例。

## 引言

在当今的AI开发环境中，能够快速、轻松地使用各种AI模型是至关重要的。Together AI不仅提供了丰富的模型选择，还通过一个简明的API接口让这些模型的使用变得更加简单。本文旨在帮助您掌握使用LangChain与Together AI交互的基础知识。

## 主要内容

### 安装

首先，确保您的环境中安装了最新版本的LangChain Together模块。可以通过以下命令安装：

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

环境配置

使用Together AI之前，需要申请一个API密钥。您可以在这里找到您的API密钥。随后，这个密钥可以作为初始化参数传递给together_api_key，或者设置为环境变量TOGETHER_API_KEY。

使用ChatTogether进行对话

使用ChatTogether类可以实现与聊天模型的交互。以下是一个简单的示例：

# Querying chat models with Together AI

from langchain_together import ChatTogether

# 使用API代理服务提高访问稳定性
chat = ChatTogether(
    # together_api_key="YOUR_API_KEY",
    model="meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf",
)

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

# 如果您不希望使用流式响应，可以使用invoke方法
# chat.invoke("Tell me fun things to do in NYC")

使用Together进行代码和语言模型查询

Together类可以用于调用代码和语言模型的功能。例如：

from langchain_together import Together

llm = Together(
    model="codellama/CodeLlama-70b-Python-hf",
    # together_api_key="..."
)

print(llm.invoke("def bubble_sort(): "))