CometLLM als erstklassige Integration mit CometAPI. Verwenden Sie sie, um RAG-Pipelines, Agents und LLM-Ketten mit jedem model im Katalog von CometAPI zu betreiben.
Voraussetzungen
- Python 3.8+
- Ein CometAPI-Konto mit einem aktiven API-Schlüssel — holen Sie sich Ihren hier
1
Installieren Sie die LlamaIndex CometAPI-Integration
2
Legen Sie Ihren API-Schlüssel fest
Die Verwendung von Umgebungsvariablen ist sicherer, als Anmeldedaten fest in Skripten zu hinterlegen.
3
Initialisieren Sie das Modell und führen Sie Completion-Aufrufe aus
4
Aktivieren Sie Streaming
Verwenden Sie
stream_chat oder stream_complete für chunked Ausgabe in Echtzeit:Tipps und Fehlerbehebung
Tipps und Fehlerbehebung
- Models: Auf der Seite CometAPI Models finden Sie alle verfügbaren Optionen.
- Using other models: Initialisieren Sie mit einer anderen aktuellen model ID, z. B.
CometLLM(api_key=api_key, model="your-model-id", max_tokens=1024). - Fine-tuning: Übergeben Sie
temperatureundmax_tokensdirekt anCometLLM(...). - Error handling: Kapseln Sie Aufrufe in
try/except, um Schlüssel-Fehler oder Netzwerkprobleme abzufangen. - Security: Committen Sie API-Schlüssel niemals in die Versionsverwaltung. Verwenden Sie Umgebungsvariablen.
- More docs: LlamaIndex-Dokumentation — CometAPI-Schnellstart — Colab-Beispiel