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AI21 大语言模型

该服务已弃用。

请参阅 此页面 以获取更新后的 ChatAI21 对象。 :::

此示例介绍了如何使用 LangChain 与 AI21 Jurassic 模型进行交互。如需使用 Jamba 模型，请改用ChatAI21 对象。

在LangChain上查看AI21模型和工具的完整列表。

安装​

!pip install -qU langchain-ai21

环境设置​

我们将需要获取一个AI21 API密钥并设置AI21_API_KEY环境变量：

import os
from getpass import getpass

if "AI21_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["AI21_API_KEY"] = getpass()

用法​

from langchain_ai21 import AI21LLM
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""

prompt = PromptTemplate.from_template(template)

model = AI21LLM(model="j2-ultra")

chain = prompt | model

chain.invoke({"question": "What is LangChain?"})
API 参考:提示模板
'\nLangChain is a (database)\nLangChain is a database for storing and processing documents'

AI21 上下文答案

您可以使用 AI21 的上下文问答模型，接收作为上下文的文本或文档，以及一个问题，并完全基于该上下文返回答案。

这意味着如果您的问题的答案不在文档中， 模型会予以说明（而不会提供错误的答案）

from langchain_ai21 import AI21ContextualAnswers

tsm = AI21ContextualAnswers()

response = tsm.invoke(input={"context": "Your context", "question": "Your question"})

您也可以将其与链、输出解析器和向量数据库一起使用

from langchain_ai21 import AI21ContextualAnswers
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

tsm = AI21ContextualAnswers()
chain = tsm | StrOutputParser()

response = chain.invoke(
    {"context": "Your context", "question": "Your question"},
)