ChatNVIDIA

这将帮助您开始使用 NVIDIA 聊天模型。有关所有ChatNVIDIA功能和配置可参考 API 参考。

概述

这langchain-nvidia-ai-endpointspackage 包含 LangChain 集成，使用 model 构建应用程序 NVIDIA NIM 推理微服务。NIM 支持跨域的模型，例如聊天、嵌入和重新排名模型来自社区和 NVIDIA。这些模型由 NVIDIA 优化，可在 NVIDIA 上提供最佳性能加速基础设施并部署为 NIM，NIM 是一种易于使用的预构建容器，可使用单个命令。

NVIDIA 托管的 NIM 部署可在 NVIDIA API 目录中进行测试。测试后，可以使用 NVIDIA AI Enterprise 许可证从 NVIDIA 的 API 目录中导出 NIM，并在本地或云中运行。让企业拥有并完全控制其 IP 和 AI 应用程序。

NIM 按模型打包为容器映像，并通过 NVIDIA NGC 目录作为 NGC 容器映像分发。 NIM 的核心是提供简单、一致且熟悉的 API，用于在 AI 模型上运行推理。

此示例介绍了如何使用 LangChain 与 NVIDIA 交互，通过ChatNVIDIA类。

有关通过此 API 访问聊天模型的更多信息，请查看 ChatNVIDIA 文档。

集成详细信息

类	包	本地化	序列化	JS 支持	软件包下载	最新包装
ChatNVIDIA	langchain_nvidia_ai_endpoints	✅	beta	❌

模型特点

工具调用	结构化输出	JSON 模式	图像输入	音频输入	视频输入	令牌级流式处理	本机异步	Token 使用情况	日志
✅	✅	✅	✅	❌	❌	✅	✅	✅	❌

设置

要开始使用，请执行以下作：

在托管 NVIDIA AI Foundation 模型的 NVIDIA 上创建一个免费帐户。
单击您选择的型号。
下Input选择Python选项卡，然后单击Get API Key.然后单击Generate Key.
将生成的密钥复制并另存为NVIDIA_API_KEY.从那里，您应该可以访问终端节点。

凭据

import getpass
import os

if not os.getenv("NVIDIA_API_KEY"):
    # Note: the API key should start with "nvapi-"
    os.environ["NVIDIA_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your NVIDIA API key: ")

要启用模型调用的自动跟踪，请设置您的 LangSmith API 密钥：

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

安装

LangChain NVIDIA AI 端点集成位于langchain_nvidia_ai_endpoints包：

%pip install --upgrade --quiet langchain-nvidia-ai-endpoints

实例

现在我们可以访问 NVIDIA API 目录中的模型：

## Core LC Chat Interface
from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA

llm = ChatNVIDIA(model="mistralai/mixtral-8x7b-instruct-v0.1")

API 参考：ChatNVIDIA

调用

result = llm.invoke("Write a ballad about LangChain.")
print(result.content)

使用 NVIDIA NIM

准备好部署后，您可以使用 NVIDIA NIM（包含在 NVIDIA AI Enterprise 软件许可证中）自托管模型，并在任何地方运行它们，从而获得自定义的所有权，并完全控制您的知识产权（IP）和 AI 应用程序。

了解有关 NIM 的更多信息

from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA

# connect to an embedding NIM running at localhost:8000, specifying a specific model
llm = ChatNVIDIA(base_url="http://localhost:8000/v1", model="meta/llama3-8b-instruct")

API 参考：ChatNVIDIA

Stream、Batch 和 Async

这些模型原生支持流式处理，并且与所有 LangChain LLM 一样，它们公开了用于处理并发请求的批处理方法，以及用于 invoke、stream 和 batch 的异步方法。以下是一些示例。

print(llm.batch(["What's 2*3?", "What's 2*6?"]))
# Or via the async API
# await llm.abatch(["What's 2*3?", "What's 2*6?"])

for chunk in llm.stream("How far can a seagull fly in one day?"):
    # Show the token separations
    print(chunk.content, end="|")

async for chunk in llm.astream(
    "How long does it take for monarch butterflies to migrate?"
):
    print(chunk.content, end="|")

支持的型号

查询available_models仍将为您提供 API 凭证提供的所有其他模型。

这playground_prefix 是可选的。

ChatNVIDIA.get_available_models()
# llm.get_available_models()

模型类型

上述所有这些模型均受支持，并且可以通过以下方式访问ChatNVIDIA.

某些模型类型支持独特的提示技术和聊天消息。我们将在下面回顾一些重要的。

要了解有关特定模型的更多信息，请导航到 AI Foundation 模型的 API 部分，如此处链接。

一般聊天

模型如meta/llama3-8b-instruct和mistralai/mixtral-8x22b-instruct-v0.1是很好的全能模型，你可以用在任何 LangChain 聊天消息中使用。示例如下。

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [("system", "You are a helpful AI assistant named Fred."), ("user", "{input}")]
)
chain = prompt | ChatNVIDIA(model="meta/llama3-8b-instruct") | StrOutputParser()

for txt in chain.stream({"input": "What's your name?"}):
    print(txt, end="")

API 参考：StrOutputParser | ChatPromptTemplate 模板 | ChatNVIDIA 公司

代码生成

这些模型接受与常规聊天模型相同的参数和输入结构，但它们往往在代码流派和结构化代码任务上表现更好。这方面的一个例子是meta/codellama-70b.

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        (
            "system",
            "You are an expert coding AI. Respond only in valid python; no narration whatsoever.",
        ),
        ("user", "{input}"),
    ]
)
chain = prompt | ChatNVIDIA(model="meta/codellama-70b") | StrOutputParser()

for txt in chain.stream({"input": "How do I solve this fizz buzz problem?"}):
    print(txt, end="")

模态

NVIDIA 还支持多模态输入，这意味着您可以提供图像和文本供模型进行推理。支持多模态输入的示例模型是nvidia/neva-22b.

下面是一个示例使用：

import IPython
import requests

image_url = "https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/research/ai-playground/nvidia-picasso-3c33-p@2x.jpg"  ## Large Image
image_content = requests.get(image_url).content

IPython.display.Image(image_content)

from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA

llm = ChatNVIDIA(model="nvidia/neva-22b")

API 参考：ChatNVIDIA

将图像作为 URL 传递

from langchain_core.messages import HumanMessage

llm.invoke(
    [
        HumanMessage(
            content=[
                {"type": "text", "text": "Describe this image:"},
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}},
            ]
        )
    ]
)

API 参考：HumanMessage

将图像作为 base64 编码的字符串传递

目前，客户端会进行一些额外的处理，以支持像上面这样的更大图像。但对于较小的图像（为了更好地说明引擎盖下正在进行的过程），我们可以直接传入图像，如下所示：

import IPython
import requests

image_url = "https://picsum.photos/seed/kitten/300/200"
image_content = requests.get(image_url).content

IPython.display.Image(image_content)

import base64

from langchain_core.messages import HumanMessage

## Works for simpler images. For larger images, see actual implementation
b64_string = base64.b64encode(image_content).decode("utf-8")

llm.invoke(
    [
        HumanMessage(
            content=[
                {"type": "text", "text": "Describe this image:"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{b64_string}"},
                },
            ]
        )
    ]
)

API 参考：HumanMessage

直接在字符串中

NVIDIA API 唯一地接受图像作为 base64 图像内联<img/>HTML 标记。虽然这不能与其他 LLM 互作，但您可以直接相应地提示模型。

base64_with_mime_type = f"data:image/png;base64,{b64_string}"
llm.invoke(f'What\'s in this image?\n<img src="{base64_with_mime_type}" />')

RunnableWithMessageHistory 中的示例用法

与任何其他集成一样，ChatNVIDIA 可以很好地支持聊天实用程序，例如 RunnableWithMessageHistory，这类似于使用ConversationChain.下面，我们展示了应用于mistralai/mixtral-8x22b-instruct-v0.1型。

%pip install --upgrade --quiet langchain

from langchain_core.chat_history import InMemoryChatMessageHistory
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory

# store is a dictionary that maps session IDs to their corresponding chat histories.
store = {}  # memory is maintained outside the chain


# A function that returns the chat history for a given session ID.
def get_session_history(session_id: str) -> InMemoryChatMessageHistory:
    if session_id not in store:
        store[session_id] = InMemoryChatMessageHistory()
    return store[session_id]


chat = ChatNVIDIA(
    model="mistralai/mixtral-8x22b-instruct-v0.1",
    temperature=0.1,
    max_tokens=100,
    top_p=1.0,
)

#  Define a RunnableConfig object, with a `configurable` key. session_id determines thread
config = {"configurable": {"session_id": "1"}}

conversation = RunnableWithMessageHistory(
    chat,
    get_session_history,
)

conversation.invoke(
    "Hi I'm Srijan Dubey.",  # input or query
    config=config,
)

API 参考：InMemoryChatMessageHistory | RunnableWithMessageHistory

conversation.invoke(
    "I'm doing well! Just having a conversation with an AI.",
    config=config,
)

conversation.invoke(
    "Tell me about yourself.",
    config=config,
)

工具调用

从 v0.2 开始，ChatNVIDIA支持 bind_tools。

ChatNVIDIA提供与 build.nvidia.com 上的各种模型以及本地 NIM 的集成。并非所有这些模型都经过工具调用训练。请务必选择具有用于实验和应用程序的工具调用的模型。

您可以通过以下方式获取已知支持工具调用的模型列表，

tool_models = [
    model for model in ChatNVIDIA.get_available_models() if model.supports_tools
]
tool_models

使用具有工具功能的模型，

from langchain_core.tools import tool
from pydantic import Field


@tool
def get_current_weather(
    location: str = Field(..., description="The location to get the weather for."),
):
    """Get the current weather for a location."""
    ...


llm = ChatNVIDIA(model=tool_models[0].id).bind_tools(tools=[get_current_weather])
response = llm.invoke("What is the weather in Boston?")
response.tool_calls

API 参考：工具

有关其他示例，请参阅如何使用聊天模型调用工具。

链接

我们可以用 prompt 模板链接我们的模型，如下所示：

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：ChatPromptTemplate

API 参考

有关所有ChatNVIDIA功能和配置可参考 API 参考：https://python.langchain.com/api_reference/nvidia_ai_endpoints/chat_models/langchain_nvidia_ai_endpoints.chat_models.ChatNVIDIA.html

聊天模型概念指南
聊天模型操作指南

概述

集成详细信息

模型特点

设置

凭据

安装

实例

调用

使用 NVIDIA NIM

Stream、Batch 和 Async

支持的型号

模型类型

一般聊天

代码生成

模 态

将图像作为 URL 传递

将图像作为 base64 编码的字符串传递

直接在字符串中

RunnableWithMessageHistory 中的示例用法

工具调用

链接

API 参考

相关

模态