以编程方式使用文档

Together AI 提供 API 用于查询 50+ 领先的开源模型 仅需几行代码。

本指南将帮助你开始使用 ChatTogetherAI 聊天模型。有关所有 ChatTogetherAI 功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考.

概述

集成详情

类包可序列化PY 支持下载量版本
ChatTogetherAI@langchain/together-ai✅✅!NPM - 下载量!NPM - 版本

模型特性

请参阅下表标题中的链接，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 使用量对数概率
✅✅✅✅✅✅✅✅

设置

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

凭证

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

如果你想获取模型调用的自动追踪，你还可以设置你的 LangSmith API 密钥，取消下方注释：

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

安装

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

npm install @langchain/together-ai @langchain/core
yarn add @langchain/together-ai @langchain/core
pnpm add @langchain/together-ai @langchain/core

实例化

现在我们可以实例化模型对象并生成聊天补全：

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.

API 参考

有关所有 ChatTogetherAI 功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考.