ChatTogetherAI 集成

使用 LangChain JavaScript 集成 ChatTogetherAI 对话模型。

Together AI 提供了一个 API 来查询 50+ 领先的开源模型，只需几行代码即可。

本指南将帮助你开始使用 ChatTogetherAI 对话模型。有关所有 ChatTogetherAI 功能和配置的详细文档，请访问 API 参考。

概述

集成细节

类	包	可序列化	PY 支持	下载次数	版本
ChatTogetherAI	@langchain/together-ai	✅	✅

模型功能

请查看表头中的链接，了解如何使用特定功能。

工具调用	结构化输出	图像输入	音频输入	视频输入	Token 级流式输出	Token 使用情况	Logprobs
✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅

设置

要访问 ChatTogetherAI 模型，请创建一个 Together 账户，获取 API 密钥，并安装 @langchain/together-ai 集成包。

凭证

前往 api.together.ai 注册 Together AI 并生成 API 密钥。设置 TOGETHER_AI_API_KEY 环境变量：

export TOGETHER_AI_API_KEY="your-api-key"

如果你希望自动跟踪你的模型调用，你也可以通过取消注释以下内容来设置你的 LangSmith API 密钥：

# export LANGSMITH_TRACING="true"
# export LANGSMITH_API_KEY="your-api-key"

安装

LangChain ChatTogetherAI 集成位于 @langchain/together-ai 包中：

npm

npm install @langchain/together-ai @langchain/core

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：

import { ChatTogetherAI } from "@langchain/together-ai";

const llm = new ChatTogetherAI({
    model: "meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo",
    temperature: 0,
    // other params...
})

调用

const aiMsg = await llm.invoke([
    [
        "system",
        "You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence.",
    ],
    ["human", "I love programming."],
])
aiMsg

AIMessage {
  "id": "chatcmpl-9rT9qEDPZ6iLCk6jt3XTzVDDH6pcI",
  "content": "J'adore la programmation.",
  "additional_kwargs": {},
  "response_metadata": {
    "tokenUsage": {
      "completionTokens": 8,
      "promptTokens": 31,
      "totalTokens": 39
    },
    "finish_reason": "stop"
  },
  "tool_calls": [],
  "invalid_tool_calls": [],
  "usage_metadata": {
    "input_tokens": 31,
    "output_tokens": 8,
    "total_tokens": 39
  }
}

console.log(aiMsg.content)

J'adore la programmation.

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API 参考

有关所有 ChatTogetherAI 功能和配置的详细文档，请访问 API 参考。

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官方原文：src/oss/javascript/integrations/chat/togetherai.mdx · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。