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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,帮助企业改善人机交互。 这将帮助您开始使用 ChatCohere 聊天模型。有关所有 ChatCohere 功能和配置的详细文档,请前往 API 参考

概述

集成详情

模型功能

请参阅下表表头中的链接,了解如何使用特定功能的指南。

设置

为了使用 LangChain.js Cohere 集成,您需要一个 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。

凭据

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:
如果您希望获得模型调用的自动追踪,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聊天补全:

用于 Azure 上的 Cohere、AWS Bedrock 上的 Cohere 以及独立 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 环境变量和构造函数中的 apiKey 参数将被忽略。

调用

RAG

Cohere 也开箱即用地支持 RAG。 您可以将文档作为上下文传递给 API 请求,Cohere 的模型将在生成响应时使用它们。

连接器

API 还允许其他非静态文档的连接。 例如他们的 web-search 连接器,它允许您传递查询,API 将搜索网络上相关的文档。 下面的示例演示了如何使用此功能。
我们可以在 additional_kwargs 对象中看到 API 请求执行了几个操作:
  • 执行了搜索查询,将结果数据存储在 searchQueriessearchResults 字段中。在 searchQueries 字段中,我们看到他们重新表述了我们的查询以获得更好的结果。
  • 从搜索查询生成了三个文档。
  • 生成了引用列表。
  • 基于上述操作和内容生成了最终响应。

API 参考

有关所有 ChatCohere 功能和配置的详细文档,请前往 API 参考