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Together AI 提供了一个 API，只需几行代码即可查询 50 多个领先的开源模型。 本指南将帮助您开始使用 ChatTogetherAI 聊天模型。有关 ChatTogetherAI 所有功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考。

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概述

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集成详情

类包可序列化Python 支持下载量版本
ChatTogetherAI@langchain/community✅✅NPM - DownloadsNPM - Version

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模型特性

有关如何使用特定功能的指南，请参阅下表标题中的链接。
工具调用结构化输出图像输入音频输入视频输入令牌级流式传输令牌使用量对数概率
✅✅✅✅✅✅✅✅

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设置

要访问 ChatTogetherAI 模型，您需要创建一个 Together 账户，获取 API 密钥，并安装 @langchain/community 集成包。

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凭证

前往 api.together.ai 注册 TogetherAI 并生成 API 密钥。完成后，设置 TOGETHER_AI_API_KEY 环境变量： 
export TOGETHER_AI_API_KEY="your-api-key"
如果您希望自动追踪模型调用，还可以通过取消注释以下内容来设置 LangSmith API 密钥： 
# export LANGSMITH_TRACING="true"
# export LANGSMITH_API_KEY="your-api-key"

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安装

LangChain ChatTogetherAI 集成位于 @langchain/community 包中： 
npm install @langchain/community @langchain/core

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实例化

现在我们可以实例化模型对象并生成聊天完成： 
import { ChatTogetherAI } from "@langchain/community/chat_models/togetherai"

const llm = new ChatTogetherAI({
    model: "mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1",
    temperature: 0,
    // 其他参数...
})

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调用

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."],
])
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 ChatTogetherAI 所有功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考。
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