Langsung ke konten utama
LlamaIndex menyediakan kelas CometLLM sebagai integrasi utama dengan CometAPI. Gunakan ini untuk mendukung pipeline RAG, agent, dan rantai LLM dengan model apa pun dalam katalog CometAPI.

​
Prasyarat

1

Instal integrasi LlamaIndex CometAPI

pip install llama-index-llms-cometapi llama-index
2

Atur API key Anda

from llama_index.llms.cometapi import CometLLM
import os

os.environ["COMETAPI_KEY"] = "<COMETAPI_KEY>"
api_key = os.getenv("COMETAPI_KEY")
Menggunakan environment variable lebih aman daripada menulis kredensial langsung di dalam skrip.
3

Inisialisasi model dan lakukan pemanggilan completion

from llama_index.core.llms import ChatMessage

llm = CometLLM(
    api_key=api_key,
    max_tokens=256,
    context_window=4096,
    model="your-model-id",
)

# Chat call
messages = [
    ChatMessage(role="system", content="You are a helpful assistant"),
    ChatMessage(role="user", content="Say 'Hi' only!"),
]
resp = llm.chat(messages)
print(resp)

# Completion call
resp = llm.complete("Who is Kaiming He?")
print(resp)
4

Aktifkan streaming

Gunakan stream_chat atau stream_complete untuk output bertahap secara real-time:
# Streaming chat
message = ChatMessage(role="user", content="Tell me what ResNet is")
for chunk in llm.stream_chat([message]):
    print(chunk.delta, end="")

# Streaming completion
for chunk in llm.stream_complete("Tell me about Large Language Models"):
    print(chunk.delta, end="")
  • Models: Lihat halaman CometAPI Models untuk semua opsi yang tersedia.
  • Menggunakan model lain: Inisialisasi dengan ID model saat ini yang berbeda, misalnya CometLLM(api_key=api_key, model="your-model-id", max_tokens=1024).
  • Fine-tuning: Teruskan temperature dan max_tokens langsung ke CometLLM(...).
  • Penanganan error: Bungkus pemanggilan dalam try/except untuk menangkap error key atau masalah jaringan.
  • Keamanan: Jangan pernah commit API key ke version control. Gunakan environment variable.
  • Dokumentasi lainnya: dokumentasi LlamaIndex — quick start CometAPI — contoh Colab