CometLLM как нативную интеграцию с CometAPI. Используйте его для работы RAG-конвейеров, агентов и цепочек LLM с любой моделью из каталога CometAPI.
Предварительные требования
- Python 3.8+
- Аккаунт CometAPI с активным API key — получите его здесь
1
Установите интеграцию LlamaIndex CometAPI
2
Установите свой API key
Использовать переменные окружения безопаснее, чем хардкодить учетные данные в скриптах.
3
Инициализируйте модель и выполняйте completion-вызовы
4
Включите Streaming
Используйте
stream_chat или stream_complete для вывода фрагментов в реальном времени:Советы и устранение неполадок
Советы и устранение неполадок
- Модели: См. страницу моделей CometAPI для всех доступных вариантов.
- Использование других моделей: Инициализируйте с другим текущим model ID, например
CometLLM(api_key=api_key, model="your-model-id", max_tokens=1024). - Fine-tuning: Передавайте
temperatureиmax_tokensнапрямую вCometLLM(...). - Обработка ошибок: Оборачивайте вызовы в
try/except, чтобы перехватывать ошибки ключа или проблемы сети. - Безопасность: Никогда не коммитьте API key в систему контроля версий. Используйте переменные окружения.
- Больше документации: документация LlamaIndex — быстрый старт CometAPI — пример в Colab