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ChatAbso

这将帮助你开始使用ChatAbso 聊天模型。要查看所有ChatAbso功能和配置的详细文档，请访问API参考。

概览​

集成细节​

Class包本地序列化JS支持Package downloadsPackage 最新版本
ChatAbsolangchain-abso❌❌❌PyPI - DownloadsPyPI - Version

设置​

要访问ChatAbso模型，您需要创建一个OpenAI账户，获取API密钥，并安装langchain-abso集成包。

Credentials​

  • TODO: 更新为相关的信息。

前往(TODO: 链接)注册ChatAbso并生成API密钥。完成这一步后，请设置ABSO_API_KEY环境变量:

import getpass
import os

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

安装​

The LangChain ChatAbso 整合存在于 langchain-abso 包中:

%pip install -qU langchain-abso

Instantiation​

现在我们就可以实例化我们的模型对象并生成聊天完成内容:

from langchain_abso import ChatAbso

llm = ChatAbso(fast_model="gpt-4o", slow_model="o3-mini")

Invocation​

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
print(ai_msg.content)

链式调用​

我们可以通过以下方式将模型与提示模板进行链接：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate(
    [
        (
            "system",
            "You are a helpful assistant that translates {input_language} to {output_language}.",
        ),
        ("human", "{input}"),
    ]
)

chain = prompt | llm
chain.invoke(
    {
        "input_language": "English",
        "output_language": "German",
        "input": "I love programming.",
    }
)

API 参考​

详细文档包含了所有ChatAbso功能和配置，请访问API参考：https://python.langchain.com/api_reference/en/latest/chat_models/langchain_abso.chat_models.ChatAbso.html