ChatTogether 集成

使用 LangChain Python 集成 ChatTogether 聊天模型。

本页面将帮助您开始使用 Together AI 聊天模型. 有关所有 ChatTogether 功能和配置的详细文档，请前往 API reference.

Together AI offers an API to query 50+ leading open-source models

概述

集成详情

类	包	可序列化	JS 支持	下载量	版本
ChatTogether	langchain-together	beta	✅

模型功能

Tool calling	Structured output	Image input	音频输入	视频输入	Token-level streaming	原生异步	Token usage	Logprobs
✅	✅	✅	✅	✅	✅	❌	✅	✅

设置

要访问 Together 模型，您需要创建一个 Together 账户，获取 API 密钥，并安装 langchain-together 集成包。

凭证

前往 this page 注册 Together 并生成 API 密钥。 完成后，设置 TOGETHER_API_KEY 环境变量：

import getpass
import os

if "TOGETHER_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["TOGETHER_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your Together API key: ")

要启用模型调用的自动追踪，请设置您的 LangSmith API key:

os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("请输入您的 LangSmith API 密钥: ")
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"

安装

LangChain 的 Together integration is included in the langchain-together 包中：

pip install -qU langchain-together

实例化

现在我们可以实例化模型对象并生成聊天补全：

from langchain_together import ChatTogether

llm = ChatTogether(
    model="meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf",
    temperature=0,
    max_tokens=None,
    timeout=None,
    max_retries=2,
    # 其他参数...
)

调用

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)
ai_msg

AIMessage(content="J'adore la programmation.", response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 9, 'prompt_tokens': 35, 'total_tokens': 44}, 'model_name': 'meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf', 'system_fingerprint': None, 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run-eabcbe33-cdd8-45b8-ab0b-f90b6e7dfad8-0', usage_metadata={'input_tokens': 35, 'output_tokens': 9, 'total_tokens': 44})

print(ai_msg.content)

J'adore la programmation.

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API 参考

有关所有 ChatTogether 功能和配置的详细文档，请前往 API reference

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