`langchain.chat_models.base`.init_chat_model¶

langchain.chat_models.base.init_chat_model(model: str, *, model_provider: Optional[str] = None, configurable_fields: Literal[None] = None, config_prefix: Optional[str] = None, **kwargs: Any) → BaseChatModel[source]¶

langchain.chat_models.base.init_chat_model(model: Literal[None] = None, *, model_provider: Optional[str] = None, configurable_fields: Literal[None] = None, config_prefix: Optional[str] = None, **kwargs: Any) → _ConfigurableModel

langchain.chat_models.base.init_chat_model(model: Optional[str] = None, *, model_provider: Optional[str] = None, configurable_fields: Union[Literal['any'], List[str], Tuple[str, ...]] = None, config_prefix: Optional[str] = None, **kwargs: Any) → _ConfigurableModel

Beta

此功能处于测试阶段。功能正在积极开发中，因此API可能会更改。

使用模型名称和提供商初始化ChatModel。

必须已安装与模型提供商对应的集成包。

从版本0.2.7开始新增。

在版本0.2.8中更改：增加了对configurable_fields和config_prefix的支持。

在版本0.2.12中更改：通过langchain-ollama包增加了对Ollama的支持。之前默认安装的是langchain-community版本的Ollama（现已弃用）。

参数

model – 模型名称，例如：“gpt-4o”，“claude-3-opus-20240229”。
model_provider –
模型提供商。支持的model_provider值和相应的集成包
- openai (langchain-openai)
- anthropic (langchain-anthropic)
- azure_openai (langchain-openai)
- google_vertexai (langchain-google-vertexai)
- google_genai (langchain-google-genai)
- bedrock (langchain-aws)
- cohere (langchain-cohere)
- fireworks (langchain-fireworks)
- together (langchain-together)
- mistralai (langchain-mistralai)
- huggingface (langchain-huggingface)
- groq (langchain-groq)
- ollama (langchain-ollama) [支持添加在langchain==0.2.12]
如果未指定，将尝试从模型推断model_provider。以下提供商会基于以下模型前缀推断
- gpt-3… 或 gpt-4… → openai
- claude… → anthropic
- amazon…. → bedrock
- gemini… → google_vertexai
- command… → cohere
- accounts/fireworks… → fireworks
configurable_fields –
哪些模型参数可配置
- None：没有可配置字段。
- “任意”：所有字段均可配置。 请参阅以下安全提示。
- Union[List[str], Tuple[str, …]]：指定字段可配置。
如果有config_prefix，则假定字段已经去除config_prefix。如果指定了模型，则默认为None。如果没有指定模型，则默认为 ("model", "model_provider")。

*安全提示*：设置 configurable_fields="any" 意味着api_key、base_url等字段可以在运行时改变，可能会将模型请求重定向到不同的服务/用户。请确保在接收不受信任的配置时，显式列举 configurable_fields=(...)。
config_prefix – 如果config_prefix是一个非空字符串，则模型将通过 config["configurable"]["{config_prefix}_{param}"] 键在运行时进行配置。如果config_prefix是空字符串，则模型将通过 config["configurable"]["{param}"] 进行配置。
kwargs – 将传递给 <<selected ChatModel>>.__init__(model=model_name, **kwargs) 的额外关键字参数。

返回

如果推断出可配置性为False，则返回与指定的model_name和model_provider对应的BaseChatModel。如果可配置，则返回一个在配置传入后运行时初始化底层模型的聊天模型模拟器。

引发

ValueError – 如果无法推断或不支持model_provider。
ImportError – 如果未安装模型提供商集成包。

初始化非可配置模型

# pip install langchain langchain-openai langchain-anthropic langchain-google-vertexai
from langchain.chat_models import init_chat_model

gpt_4o = init_chat_model("gpt-4o", model_provider="openai", temperature=0)
claude_opus = init_chat_model("claude-3-opus-20240229", model_provider="anthropic", temperature=0)
gemini_15 = init_chat_model("gemini-1.5-pro", model_provider="google_vertexai", temperature=0)

gpt_4o.invoke("what's your name")
claude_opus.invoke("what's your name")
gemini_15.invoke("what's your name")

创建一个没有默认模型的部分可配置模型

# pip install langchain langchain-openai langchain-anthropic
from langchain.chat_models import init_chat_model

# We don't need to specify configurable=True if a model isn't specified.
configurable_model = init_chat_model(temperature=0)

configurable_model.invoke(
    "what's your name",
    config={"configurable": {"model": "gpt-4o"}}
)
# GPT-4o response

configurable_model.invoke(
    "what's your name",
    config={"configurable": {"model": "claude-3-5-sonnet-20240620"}}
)
# claude-3.5 sonnet response

创建具有默认模型和配置前缀的完全可配置模型

# pip install langchain langchain-openai langchain-anthropic
from langchain.chat_models import init_chat_model

configurable_model_with_default = init_chat_model(
    "gpt-4o",
    model_provider="openai",
    configurable_fields="any",  # this allows us to configure other params like temperature, max_tokens, etc at runtime.
    config_prefix="foo",
    temperature=0
)

configurable_model_with_default.invoke("what's your name")
# GPT-4o response with temperature 0

configurable_model_with_default.invoke(
    "what's your name",
    config={
        "configurable": {
            "foo_model": "claude-3-5-sonnet-20240620",
            "foo_model_provider": "anthropic",
            "foo_temperature": 0.6
        }
    }
)
# Claude-3.5 sonnet response with temperature 0.6

将工具绑定到可配置模型

您可以对配置模型调用任何ChatModel声明性方法，就像对常规模型那样。

# pip install langchain langchain-openai langchain-anthropic
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field

class GetWeather(BaseModel):
    '''Get the current weather in a given location'''

    location: str = Field(..., description="The city and state, e.g. San Francisco, CA")

class GetPopulation(BaseModel):
    '''Get the current population in a given location'''

    location: str = Field(..., description="The city and state, e.g. San Francisco, CA")

configurable_model = init_chat_model(
    "gpt-4o",
    configurable_fields=("model", "model_provider"),
    temperature=0
)

configurable_model_with_tools = configurable_model.bind_tools([GetWeather, GetPopulation])
configurable_model_with_tools.invoke(
    "Which city is hotter today and which is bigger: LA or NY?"
)
# GPT-4o response with tool calls

configurable_model_with_tools.invoke(
    "Which city is hotter today and which is bigger: LA or NY?",
    config={"configurable": {"model": "claude-3-5-sonnet-20240620"}}
)
# Claude-3.5 sonnet response with tools

langchain.chat_models.base.init_chat_model¶

`langchain.chat_models.base`.init_chat_model¶