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ChatCloudflareWorkersAI

Workers AI 允许你在 Cloudflare 网络上通过你自己的代码运行机器学习模型。

这将帮助你快速开始使用 Cloudflare Workers AI 的聊天模型。如需了解 ChatCloudflareWorkersAI 所有功能和配置的详细文档，请前往 API 参考。

概览​

集成详情​

类包本地可序列化PY 支持包下载量最新包
ChatCloudflareWorkersAI@langchain/cloudflare❌✅❌NPM - 下载量NPM - 版本

模型功能​

有关如何使用特定功能的指南，请参见下表表头中的链接。

工具调用结构化输出JSON 模式图像输入音频输入视频输入逐 token 流式传输token 使用量logprobs
❌❌❌✅❌❌✅❌❌

准备工作​

要访问 Cloudflare Workers AI 模型，你需要创建一个 Cloudflare 账号，获取 API 密钥，并安装 @langchain/cloudflare 集成包。

凭证​

请前往此页面 注册 Cloudflare 并生成一个 API 密钥。完成之后，请记录下你的 CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID 和 CLOUDFLARE_API_TOKEN。

在 Cloudflare Worker 中传递绑定目前尚未支持。

安装​

LangChain ChatCloudflareWorkersAI 集成位于 @langchain/cloudflare 包中：

:::提示 请参阅安装集成包的一般说明部分。 :::

yarn add @langchain/cloudflare @langchain/core

实例化​

现在我们可以实例化我们的模型对象并生成聊天补全：

import { ChatCloudflareWorkersAI } from "@langchain/cloudflare";

const llm = new ChatCloudflareWorkersAI({
  model: "@cf/meta/llama-2-7b-chat-int8", // Default value
  cloudflareAccountId: CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID,
  cloudflareApiToken: CLOUDFLARE_API_TOKEN,
  // Pass a custom base URL to use Cloudflare AI Gateway
  // baseUrl: `https://gateway.ai.cloudflare.com/v1/{YOUR_ACCOUNT_ID}/{GATEWAY_NAME}/workers-ai/`,
});

调用​

const aiMsg = await llm.invoke([
  [
    "system",
    "You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence.",
  ],
  ["human", "I love programming."],
]);
aiMsg;
AIMessage {
  lc_serializable: true,
  lc_kwargs: {
    content: 'I can help with that! The translation of "I love programming" in French is:\n' +
      "\n" +
      `"J'adore le programmati`... 4 more characters,
    tool_calls: [],
    invalid_tool_calls: [],
    additional_kwargs: {},
    response_metadata: {}
  },
  lc_namespace: [ "langchain_core", "messages" ],
  content: 'I can help with that! The translation of "I love programming" in French is:\n' +
    "\n" +
    `"J'adore le programmati`... 4 more characters,
  name: undefined,
  additional_kwargs: {},
  response_metadata: {},
  tool_calls: [],
  invalid_tool_calls: []
}
console.log(aiMsg.content);
I can help with that! The translation of "I love programming" in French is:

"J'adore le programmation."

链式调用​

我们可以像这样将模型与提示模板链式调用：

import { ChatPromptTemplate } from "@langchain/core/prompts";

const prompt = ChatPromptTemplate.fromMessages([
  [
    "system",
    "You are a helpful assistant that translates {input_language} to {output_language}.",
  ],
  ["human", "{input}"],
]);

const chain = prompt.pipe(llm);
await chain.invoke({
  input_language: "English",
  output_language: "German",
  input: "I love programming.",
});
AIMessage {
  lc_serializable: true,
  lc_kwargs: {
    content: "Das Programmieren ist für mich sehr Valent sein!",
    tool_calls: [],
    invalid_tool_calls: [],
    additional_kwargs: {},
    response_metadata: {}
  },
  lc_namespace: [ "langchain_core", "messages" ],
  content: "Das Programmieren ist für mich sehr Valent sein!",
  name: undefined,
  additional_kwargs: {},
  response_metadata: {},
  tool_calls: [],
  invalid_tool_calls: []
}

API 参考文档​

如需详细了解所有 ChatCloudflareWorkersAI 功能和配置，请访问 API 参考文档：https://api.js.langchain.com/classes/langchain_cloudflare.ChatCloudflareWorkersAI.html

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