Skip to main content
LlamaIndex cung cấp lớp CometLLM như một tích hợp chính thức với CometAPI. Hãy sử dụng nó để vận hành các pipeline RAG, agent và chuỗi LLM với bất kỳ model nào trong danh mục của CometAPI.

Điều kiện tiên quyết

  • Python 3.8+
  • Một tài khoản CometAPI với API key đang hoạt động — lấy tại đây
1

Cài đặt tích hợp LlamaIndex CometAPI

2

Thiết lập API key của bạn

Sử dụng biến môi trường an toàn hơn so với việc hardcode thông tin xác thực trong script.
3

Khởi tạo model và thực hiện các lệnh gọi completion

4

Bật streaming

Sử dụng stream_chat hoặc stream_complete để xuất đầu ra theo từng phần theo thời gian thực:
  • Models: Xem trang Models của CometAPI để biết tất cả các tùy chọn hiện có.
  • Sử dụng model khác: Khởi tạo với một model ID hiện tại khác, ví dụ: CometLLM(api_key=api_key, model="your-model-id", max_tokens=1024).
  • Fine-tuning: Truyền temperaturemax_tokens trực tiếp vào CometLLM(...).
  • Xử lý lỗi: Bọc các lệnh gọi trong try/except để bắt lỗi key hoặc sự cố mạng.
  • Bảo mật: Không bao giờ commit API key vào hệ thống quản lý phiên bản. Hãy sử dụng biến môi trường.
  • Tài liệu khác: tài liệu LlamaIndexbắt đầu nhanh với CometAPIví dụ Colab