ChatNetMind 集成 - 以编程方式使用文档

这将帮助您开始使用 Netmind 聊天模型。有关所有 ChatNetmind 功能和配置的详细文档，请前往 API 参考.

- 请参阅 www.netmind.ai/ 查看示例。

概述

集成详情

类	包	可序列化	JS 支持	下载量	版本
`ChatNetmind`	`langchain-netmind`	❌	❌	!PyPI - 下载量	!PyPI - 版本

模型功能

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	原生异步	Token 使用量	对数概率
✅	✅	❌	❌	❌	✅	✅	✅	✅

设置

To access Netmind models you'll need to create a/an Netmind account, get an API key, and install the langchain-netmind 集成包。

凭据

前往 www.netmind.ai/ 注册 Netmind 并生成 API 密钥。完成此操作后，请设置 NETMIND_API_KEY 环境变量：

if not os.getenv("NETMIND_API_KEY"):
    os.environ["NETMIND_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your Netmind API key: ")

如果您想自动追踪模型调用，还可以设置您的 LangSmith API 密钥，请取消下方注释：

# os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
# os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")

安装

LangChain Netmind 集成位于 langchain-netmind package:

pip install -qU langchain-netmind

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_netmind import ChatNetmind

llm = ChatNetmind(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V3",
    temperature=0,
    max_tokens=None,
    timeout=None,
    max_retries=2,
    # other params...
)

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 programmer.", additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 13, 'prompt_tokens': 31, 'total_tokens': 44, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': None}, 'model_name': 'deepseek-ai/DeepSeek-V3', 'system_fingerprint': None, 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run-ca6c2010-844d-4bf6-baac-6e248491b000-0', usage_metadata={'input_tokens': 31, 'output_tokens': 13, 'total_tokens': 44, 'input_token_details': {}, 'output_token_details': {}})

print(ai_msg.content)

J'adore programmer.

API 参考

有关所有 ChatNetmind 功能和配置的详细文档，请前往 API 参考： - API 参考 - langchain-netmind - pypi