Dappier AI

Dappier：用动态、实时数据模型赋能 AI

Dappier 提供了一个尖端平台，使开发人员能够立即访问涵盖新闻、娱乐、金融、市场数据、天气等广泛的实时数据模型。借助我们预先训练好的数据模型，您可以为您的 AI 应用程序注入强大的能力，确保它们提供精确、最新的响应，并最大限度地减少不准确性。

Dappier 数据模型可帮助您使用来自世界领先品牌的、可信赖的、最新的内容来构建下一代 LLM 应用程序。通过简单的 API，释放您的创造力，并通过可操作的专有数据增强任何 GPT 应用或 AI 工作流。利用来自可信来源的专有数据来增强您的 AI 是确保事实准确、响应及时且幻觉更少的最有效方法，无论提出什么问题。

为开发者而生，由开发者打造 Dappier 以开发者的需求为核心设计，简化了从数据集成到货币化的流程，提供了清晰直接的途径来部署您的 AI 模型并从中获利。在 https://dappier.com/ 体验新互联网货币化基础设施的未来。

此示例将介绍如何使用 LangChain 与 Dappier AI 模型进行交互

要使用我们的 Dappier AI 数据模型之一，您需要一个 API 密钥。请访问 Dappier Platform (https://platform.dappier.com/) 登录并在您的个人资料中创建一个 API 密钥。

您可以在 API 参考中找到更多详细信息：https://docs.dappier.com/introduction

要使用 Dappier Chat Model，你可以通过初始化类时命名的 dappier_api_key 参数直接传递密钥，或者将其设置为环境变量。

export DAPPIER_API_KEY="..."

from langchain_community.chat_models.dappier import ChatDappierAI
from langchain_core.messages import HumanMessage

API Reference:ChatDappierAI | HumanMessage

chat = ChatDappierAI(
    dappier_endpoint="https://api.dappier.com/app/datamodelconversation",
    dappier_model="dm_01hpsxyfm2fwdt2zet9cg6fdxt",
    dappier_api_key="...",
)

messages = [HumanMessage(content="Who won the super bowl in 2024?")]
chat.invoke(messages)

AIMessage(content='Hey there! The Kansas City Chiefs won Super Bowl LVIII in 2024. They beat the San Francisco 49ers in overtime with a final score of 25-22. It was quite the game! 🏈')

await chat.ainvoke(messages)

AIMessage(content='The Kansas City Chiefs won Super Bowl LVIII in 2024! 🏈')

Chat model conceptual guide
Chat model how-to guides

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