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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。 这将帮助您开始使用 ChatCohere 对话模型。有关所有 ChatCohere 功能和配置的详细文档,请访问 API 参考。

概述

集成详情

模型功能

请参考下表标题中的链接,了解如何使用特定功能。

设置

要使用 LangChain.js Cohere 集成,您需要 API 密钥。 您可以 注册 Cohere 账户并创建 API 密钥。 您首先需要安装 @langchain/cohere 包。

凭证

前往 Cohere 网站 注册 Cohere 并生成 API 密钥。完成后,设置 COHERE_API_KEY 环境变量:
如果您希望自动跟踪您的模型调用,也可以通过取消注释以下内容来设置您的 LangSmith API 密钥:

安装

LangChain ChatCohere 集成位于 @langchain/cohere 包中:

实例化

现在我们可以实例化我们的模型对象并生成对话补全:

用于 Azure 上的 Cohere、AWS Bedrock 上的 Cohere 和独立 Cohere 实例的自定义客户端

我们可以实例化一个自定义 CohereClient 并将其传递给 ChatCohere 构造函数。 注意: 如果提供了自定义客户端,则 COHERE_API_KEY 环境变量和 apiKey 构造函数中的参数将被忽略。

调用

检索增强生成

Cohere 开箱即用支持检索增强生成。 您可以将文档作为上下文传递给 API 请求,Cohere 的模型在生成响应时将使用它们。

连接器

API 还允许其他连接,这些连接不是静态文档。 一个示例是它们的 web-search 连接器,它允许您输入查询,API 将在网络上搜索相关文档。 以下示例演示如何使用此功能。
我们可以看到在 additional_kwargs 对象中,API 执行了以下操作:
  • 执行搜索查询,将结果数据存储在 searchQueries 和 searchResults 字段中。在 searchQueries 字段中,我们看到它们重新表述了我们的查询以获得更好的结果。
  • 从搜索查询生成三个文档。
  • 生成引用列表
  • 基于上述操作和内容生成最终响应。

API 参考

有关所有 ChatCohere 功能和配置的详细文档,请访问 API 参考。
官方原文:src/oss/javascript/integrations/chat/cohere.mdx · 非官方翻译,译文由 AI 生成,以英文原文为准。
Last modified on November 3, 2026