使用LlamaIndex与Anthropic的Claude 3模型进行文本生成_llamaindex anthropic

在本文中，我们将讨论如何使用LlamaIndex与Anthropic的Claude 3模型进行文本生成。LlamaIndex是一个强大的工具，结合Anthropic的最新模型Claude 3，可以实现高效的自然语言处理任务。本文将详细介绍如何安装LlamaIndex，设置tokenizer，以及如何调用API进行文本生成。

安装LlamaIndex

首先，如果你是在Google Colab上运行代码，你可能需要安装LlamaIndex。

%pip install llama-index-llms-anthropic
!pip install llama-index
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设置tokenizer

不同于TikToken，Claude 3的tokenizer稍有不同。需要注意的是，Claude 3的tokenizer尚未更新，所以我们暂时将最大token数量设置为180k。

from llama_index.llms.anthropic import Anthropic
from llama_index.core import Settings

tokenizer = Anthropic().tokenizer
Settings.tokenizer = tokenizer
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完整调用带有提示的API

设置好环境变量后，可以调用API进行文本生成。这里以生成关于Paul Graham的信息为例。

import os

os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = "YOUR ANTHROPIC API KEY"

from llama_index.llms.anthropic import Anthropic

llm = Anthropic(model="claude-3-opus-20240229")

resp = llm.complete("Paul Graham is ")

print(resp)
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使用聊天功能

我们还可以使用聊天功能，传入一系列消息，并生成相应的回复。

from llama_index.core.llms import ChatMessage
from llama_index.llms.anthropic import Anthropic

messages = [
    ChatMessage(
        role="system", content="You are a pirate with a colorful personality"
    ),
    ChatMessage(role="user", content="Tell me a story"),
]
llm = Anthropic(model="claude-3-opus-20240229")
resp = llm.chat(messages)

print(resp)
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流式生成

在一些实时应用中，使用流式生成可以提供更好的用户体验。

from llama_index.llms.anthropic import Anthropic

llm = Anthropic(model="claude-3-opus-20240229", max_tokens=100)
resp = llm.stream_complete("Paul Graham is ")

for r in resp:
    print(r.delta, end="")
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异步调用

对于一些需要并发处理的应用，异步调用是不错的选择。

from llama_index.llms.anthropic import Anthropic

llm = Anthropic("claude-3-sonnet-20240229")
resp = await llm.acomplete("Paul Graham is ")

print(resp)
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可能遇到的错误

1. API Key无效: 请确保在代码中设置了正确的API Key。如果API Key无效，可能会导致请求失败。
2. Token数量超限: Claude 3的tokenizer尚未更新，当前最大限制为180k tokens，如果设置过高可能会导致Context Overflow错误。
3. 导入模块失败: 请确保所有依赖项已经正确安装，可以使用pip install命令进行安装。

参考资料:

• LlamaIndex 官方文档
• Anthropic 官方文档

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