Cohere

注意

您目前所在的页面记录了将 Cohere 模型用作文本补全模型的使用方法。许多流行的 Cohere 模型是聊天补全模型。

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Cohere 是一家加拿大初创公司，提供自然语言处理模型，帮助企业改善人机交互。

前往 API 参考以获取所有属性和方法的详细文档。

概述

类	包	本地	可序列化	JS 支持	包下载量	包最新版本
Cohere	langchain_community	❌	beta	✅

该集成位于 langchain-community 包中。我们还需要安装 cohere 包本身。我们可以使用以下命令安装它们

我们需要获取 Cohere API 密钥并设置 COHERE_API_KEY 环境变量

import getpass
import os

if "COHERE_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["COHERE_API_KEY"] = getpass.getpass()

pip install -U langchain-community langchain-cohere

设置 LangSmith 以获得一流的可观测性也很有帮助（但不是必需的）

# os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
# os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass()

Cohere 支持所有 LLM 功能

from langchain_cohere import Cohere
from langchain_core.messages import HumanMessage

API 参考：HumanMessage

model = Cohere(max_tokens=256, temperature=0.75)

message = "Knock knock"
model.invoke(message)

" Who's there?"

await model.ainvoke(message)

" Who's there?"

for chunk in model.stream(message):
    print(chunk, end="", flush=True)

 Who's there?

model.batch([message])

[" Who's there?"]

您还可以轻松地与提示模板结合使用，以方便用户输入的结构化。我们可以使用 LCEL 来做到这一点

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

prompt = PromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}")
chain = prompt | model

API 参考：PromptTemplate

chain.invoke({"topic": "bears"})

' Why did the teddy bear cross the road?\nBecause he had bear crossings.\n\nWould you like to hear another joke? '