Cohere

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您当前所在的页面记录了将 Cohere 模型用作 文本补全模型 的方法。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，帮助公司改善人机交互。

前往 API 参考 以获取所有属性和方法的详细文档。

概述

集成详细信息

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

设置

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

凭据

我们需要获取一个 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()

安装

pip install -U langchain-community langchain-cohere

为获得最佳的可观察性，建议设置 LangSmith（但不是必需的）。

# os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
# os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()

调用

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?"]

链式调用

您也可以轻松地与提示模板结合，以轻松地构建用户输入。我们可以使用 LCEL 来实现这一点。

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? '

API 参考

有关所有 Cohere LLM 功能和配置的详细文档，请访问 API 参考：https://python.langchain.ac.cn/api_reference/community/llms/langchain_community.llms.cohere.Cohere.html

相关

• LLM 概念指南
• LLM 操作指南