Documentation Index
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xAI 是一家开发大型语言模型(LLM)的人工智能公司。其旗舰模型 Grok 基于实时 X(原 Twitter)数据进行训练,旨在提供机智且富有个性的回答,同时在技术任务上保持高能力。
本指南将帮助您开始使用 ChatXAI 聊天模型。有关 ChatXAI 所有功能和配置的详细文档,请参阅 API 参考。
集成详情
模型特性
下表标题中的链接提供了如何使用特定功能的指南。
要访问 ChatXAI 模型,您需要创建一个 xAI 账户,获取 API 密钥,并安装 @langchain/xai 集成包。
前往 xAI 网站 注册 xAI 并生成 API 密钥。完成后,设置 XAI_API_KEY 环境变量:
export XAI_API_KEY="your-api-key"
如果您希望自动追踪模型调用,还可以设置 LangSmith API 密钥,取消以下注释即可:
# export LANGSMITH_TRACING="true"
# export LANGSMITH_API_KEY="your-api-key"
LangChain ChatXAI 集成位于 @langchain/xai 包中:
npm install @langchain/xai @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:
import { ChatXAI } from "@langchain/xai"
const llm = new ChatXAI({
model: "grok-beta", // 默认值
temperature: 0,
maxTokens: undefined,
maxRetries: 2,
// 其他参数...
})
const aiMsg = await llm.invoke([
[
"system",
"你是一个将英语翻译成法语的助手。请翻译用户的句子。",
],
["human", "I love programming."],
])
console.log(aiMsg)
AIMessage {
"id": "71d7e3d8-30dd-472c-8038-b6b283dcee63",
"content": "J'adore programmer.",
"additional_kwargs": {},
"response_metadata": {
"tokenUsage": {
"promptTokens": 30,
"completionTokens": 6,
"totalTokens": 36
},
"finish_reason": "stop",
"usage": {
"prompt_tokens": 30,
"completion_tokens": 6,
"total_tokens": 36
},
"system_fingerprint": "fp_3e3898d4ce"
},
"tool_calls": [],
"invalid_tool_calls": [],
"usage_metadata": {
"output_tokens": 6,
"input_tokens": 30,
"total_tokens": 36,
"input_token_details": {},
"output_token_details": {}
}
}
console.log(aiMsg.content)
API 参考
有关 ChatXAI 所有功能和配置的详细文档,请参阅 API 参考。