Skip to main content

GigaChat. Python-library for GigaChain and LangChain

Project description

GigaChat. Python-библиотека для GigaChain

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=...,
)

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=...

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

gigachat-0.1.20.tar.gz (16.9 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

gigachat-0.1.20-py3-none-any.whl (27.8 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file gigachat-0.1.20.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: gigachat-0.1.20.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 16.9 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: poetry/1.7.1 CPython/3.11.6 Darwin/23.2.0

File hashes

Hashes for gigachat-0.1.20.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 221b4f32591985848c52838dd4d654fa2b91d2bc3a44ebbdebf1385531526b47
MD5 48411d0c6defdc53ed0e6299189f200c
BLAKE2b-256 1da9462ed6539bc04b2e1042288b2fdac1d6232bfb7d1b70dee3ed7ad6ec9936

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file gigachat-0.1.20-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: gigachat-0.1.20-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 27.8 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: poetry/1.7.1 CPython/3.11.6 Darwin/23.2.0

File hashes

Hashes for gigachat-0.1.20-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 227b0d285d990bcb4a47d2098e06f9ffb3935fc4f4a0989f1789787908ec12b4
MD5 efac996094dac168dbb870802b4f6ff1
BLAKE2b-256 b80375e1432b2cc271f9fe61c808645e2925a1334dee6acfb1a8c7cc68ff6512

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page