gigachat 0.1.36

GigaChat. Python-library for GigaChain and LangChain

Python-библиотека для работы с GigaChat API

Библиотека Python, позволяющая GigaChain обращаться к GigaChat — нейросетевой модели, которая умеет вести диалог, писать код, создавать тексты и картинки по запросу.

Обмен данными с сервисом обеспечивается с помощью GigaChat API. О том как получить доступ к API читайте в официальной документации.

Библиотека поддерживает обработку потоковой передачи токенов, а также работу в синхронном или в асинхронном режиме.

Библиотека позволяет выполнить точный подсчет токенов в тексте с помощью GigaChat API.

[!WARNING] В версии 0.1.14 добавлена поддержка функций (functions). Данная опция находится на этапе тестирования и пока доступна только для некоторых моделей, а протокол может быть изменен в следующих версиях.

Установка

Библиотеку можно установить с помощью pip:

pip install gigachat

Работа с GigaChat

Перед использованием модуля:

1. Подключите проект GigaChat API.

2. В личном кабинете нажмите кнопку Сгенерировать новый Client Secret.

   Откроется окно Новый Client Secret.

3. В открывшемся окне, скопируйте и сохраните токен, указанный в поле Авторизационные данные.

   [!WARNING] Не закрывайте окно, пока не сохраните токен. В противном случае его нужно будет сгенерировать заново.

Пример показывает как импортировать библиотеку в GigaChain и использовать ее для обращения к GigaChat:

from gigachat import GigaChat

# Используйте токен, полученный в личном кабинете из поля Авторизационные данные
with GigaChat(credentials=<авторизационные данные>, verify_ssl_certs=False) as giga:
    response = giga.chat("Какие факторы влияют на стоимость страховки на дом?")
    print(response.choices[0].message.content)

Больше примеров.

Способы авторизации

Авторизация с помощью токена (в личном кабинете из поля Авторизационные данные):

giga = GigaChat(credentials=...)

# Личное пространство
giga = GigaChat(credentials=..., scope="GIGACHAT_API_PERS")

# Корпоративное пространство
giga = GigaChat(credentials=..., scope="GIGACHAT_API_CORP")

Авторизация с помощью логина и пароля:

giga = GigaChat(
    base_url="https://gigachat.devices.sberbank.ru/api/v1",
    user=...,
    password=...,
)

Предварительная авторизация (в случае, если необходимо получить временный токен и авторизоваться до отправки запросов; по умолчанию, библиотека автоматически получает временный токен при первом запросе к API):

giga = GigaChat(
    base_url="https://gigachat.devices.sberbank.ru/api/v1",
    user=...,
    password=...,
)
giga.get_token()

Взаимная аутентификация по протоколу TLS (mTLS):

giga = GigaChat(
    base_url="https://gigachat.devices.sberbank.ru/api/v1",
    ca_bundle_file="certs/ca.pem",  # chain_pem.txt
    cert_file="certs/tls.pem",  # published_pem.txt
    key_file="certs/tls.key",
    key_file_password="123456",
)

Авторизация с помощью временного токена

Дополнительные настройки

Выбор модели

С помощью GigaChain вы можете обращаться к различным моделям, которые предоставляет GigaChat.

Для этого передайте название модели в параметре model:

giga = GigaChat(model="GigaChat-Pro")

Полный список доступных моделей можно получить с помощью запроса GET /models к GigaChat API.

[!WARNING] Стоимость запросов к разным моделям отличается. Подробную информацию о тарификации запросов к той или иной модели вы ищите в официальной документации.

Подсчет количества токенов

Для подсчета количества токенов в запросах используйте метод tokens_count(["текст1", "текст2", ...]).

Метод выполняет запрос POST /tokens/count к GigaChat API и возвращает список объектов с информацией о количестве токенов в каждой строке.

Векторное представление текста

Эмбеддинг (англ. embedding) — это вектор, представленный в виде массива чисел, который получается в результате преобразования данных, например, текста. Комбинация этих чисел, составляющих вектор, действует как многомерная карта для измерения сходства.

Для получения эмбеддингов используйте метод embeddings("текст").

[!WARNING] Функция получения эмбеддингов находится на этапе тестирования и может быть недоступна некоторым категориям пользователей.

Отключение проверки сертификатов

Для отключения проверки сертификатов передайте параметр verify_ssl_certs=False:

giga = GigaChat(verify_ssl_certs=False)

[!WARNING] Отключение проверки сертификатов снижает безопасность обмена данными.

Установка корневого сертификата НУЦ Минцифры:

Для установка корневого сертификата НУЦ Минцифры выполните команду:

curl -k "https://gu-st.ru/content/Other/doc/russian_trusted_root_ca.cer" -w "\n" >> $(python -m certifi)

Настройки в переменных окружения

Чтобы задать настройки с помощью переменных окружения, используйте префикс GIGACHAT_.

Авторизация с помощью токена и отключение проверки сертификатов:

export GIGACHAT_CREDENTIALS=...
export GIGACHAT_SCOPE=...
export GIGACHAT_VERIFY_SSL_CERTS=False

Авторизация с помощью логина и пароля:

export GIGACHAT_BASE_URL=https://gigachat.devices.sberbank.ru/api/v1
export GIGACHAT_USER=...
export GIGACHAT_PASSWORD=...