append(ToolMessage(tool_output, tool_call_id=tool_call["id"])) messages #完整代码 from getpass import getpass DASHSCOPE_API_KEY = getpass() import os os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = "sk-" from langchain_community.chat_models.tongyi import ChatTongyi from langchain_core.messages ...
API申请:https://platform.moonshot.cn/console/api-keys 使用手册:https://platform.moonshot.cn/docs/intro#%E4%B8%BB%E8%A6%81%E6... 支持的模型有: moonshot-v1-8k: 它是一个长度为 8k 的模型,适用于生成短文本。 moonshot-v1-32k: 它是一个长度为 32k 的模型,适用于生成长文本。 moonshot-v1-...
os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] ="sk-"fromlangchain_community.chat_models.tongyiimportChatTongyifromlangchain_core.messagesimportHumanMessage, SystemMessagefromlangchain_core.toolsimporttool@tooldefmultiply(first_int:int, second_int:int) ->int:"""Multiply two integers together."""returnfirst_int *...
方案一:远程调用OpenAI的ChatGPT系统API,效果较好,token花费较贵; 方案二:远程调用智谱AI的GLM-4的API,效果较好,token花费较低; 方案三:本地部署开源大语言模型ChatGLM3-6B,效果较差,不需要收费,但电脑需要有13GB以上的GPU。 综合考虑,方案二最理想。远程调用智谱AI的GLM-4的API的方式门槛最低,提示...
API申请:https://platform.moonshot.cn/console/api-keys 使用手册:https://platform.moonshot.cn/docs/intro#%E4%B8%BB%E8%A6%81%E6%A6%82%E5%BF%B5 支持的模型有: moonshot-v1-8k: 它是一个长度为 8k 的模型,适用于生成短文本。 moonshot-v1-32k: 它是一个长度为 32k 的模型,适用于生成长文本。
API申请:https://platform.moonshot.cn/console/api-keys 使用手册:https://platform.moonshot.cn/docs/intro#主要概念 支持的模型有: moonshot-v1-8k: 它是一个长度为 8k 的模型,适用于生成短文本。 moonshot-v1-32k: 它是一个长度为 32k 的模型,适用于生成长文本。
综合考虑,方案二最理想。远程调用智谱AI的GLM-4的API的方式门槛最低,提示词工程的效果也比较好。目前智谱AI新注册会赠送18元金额,GLM-4是0.1元/1000tokens,实名认证的话会再送400万tokens(一个月内使用有效),算比较经济实惠的。注册地址:https://open.bigmodel.cn/。可以注册申请APIkey。
5. 确认无误后,点击「继续执行」,等待分配资源,首次克隆需等待 2 分钟左右的时间。当状态变为「运行中」后,点击「API 地址」边上的跳转箭头,即可跳转至 Demo 页面。请注意,用户需在实名认证后才能使用 API 地址访问功能。 效果预览 1. 打开 Demo 界面,我们让它生成一个 10,000 字的悬疑小说。
input_zhipu_api_key=ui.input(label='api key',placeholder='具体参考官方文档,申请地址:https://open.bigmodel.cn/usercenter/apikeys',value=config.get("zhipu","api_key")) input_zhipu_api_key.style("width:400px") lines=['chatglm_turbo','characterglm','chatglm_pro','chatglm_std','chatgl...
通常我们可以调用模型 API 来开发自己的应用,主流模型 [API 对比](https://openai.com/pricing)如下: | 语言模型名称 | 上下文长度 | 特点| input 费用($/million tokens) | output 费用($/ 1M tokens) | 知识截止日期 | | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | | ...