Huge News!Announcing our $40M Series B led by Abstract Ventures.Learn More
Socket
Sign inDemoInstall
Socket

gigachat

Package Overview
Dependencies
Maintainers
4
Alerts
File Explorer

Advanced tools

Socket logo

Install Socket

Detect and block malicious and high-risk dependencies

Install

gigachat

GigaChat. Python-library for GigaChain and LangChain

  • 0.1.36
  • PyPI
  • Socket score

Maintainers
4

Python-библиотека для работы с GigaChat API

GitHub Actions Workflow Status GitHub License GitHub Downloads (all assets, all releases) GitHub Repo stars GitHub Open Issues

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=...

FAQs


Did you know?

Socket

Socket for GitHub automatically highlights issues in each pull request and monitors the health of all your open source dependencies. Discover the contents of your packages and block harmful activity before you install or update your dependencies.

Install

Related posts

SocketSocket SOC 2 Logo

Product

  • Package Alerts
  • Integrations
  • Docs
  • Pricing
  • FAQ
  • Roadmap
  • Changelog

Packages

npm

Stay in touch

Get open source security insights delivered straight into your inbox.


  • Terms
  • Privacy
  • Security

Made with ⚡️ by Socket Inc