Skip to main content

GigaChat. Python-library for GigaChain and LangChain

Reason this release was yanked:

Bug on Python 3.8

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-0.1.32.tar.gz (27.9 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

gigachat-0.1.32-py3-none-any.whl (61.1 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file gigachat-0.1.32.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: gigachat-0.1.32.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 27.9 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: poetry/1.8.2 CPython/3.10.14 Darwin/22.6.0

File hashes

Hashes for gigachat-0.1.32.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 79cf2ead3810ae082df56f38c04853fac420c7fb3baff0f8d8ad20b6a1b51b3f
MD5 20e990a1256fdfa92473954e9d96fe43
BLAKE2b-256 51598bd1f09ad54dc6f80cc48013184bea0d374e4c076ca079379b38cce42829

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file gigachat-0.1.32-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: gigachat-0.1.32-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 61.1 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: poetry/1.8.2 CPython/3.10.14 Darwin/22.6.0

File hashes

Hashes for gigachat-0.1.32-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 27a2c7e724ee7cc186c95ac1422594a71405aeea07411054d236f15cf6490a99
MD5 1fcd3f59600bb68047104f6677e982a1
BLAKE2b-256 0d0908bc3d0b2c11cc451ded6d2fe3d15b34e93e9918ec983c099f4c506b3ecc

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