cookbook/gigachat_vision/gigachat_vision_simple.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "source": [
    "# Базовая работа с GigaChat Vision\n",
    "В этом ноутбуке мы рассмотрим работу с GigaChat Vision\n",
    "\n",
    "Наши действия:\n",
    "1. Загружаем фото на S3 хранилище GigaChat\n",
    "2. Просим GigaChat сказать, что на фото\n",
    "\n",
    "Тестировать будем на этих фото\n",
    "![фото 1](cat.jpg)\n",
    "![фото 2](sea.jpg)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Установка зависимостей\n",
    "\n",
    "Для работы примера нужно установить зависимости:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true,
    "pycharm": {
     "is_executing": true
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "!pip install langchain-gigachat langchain python-dotenv -q"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Инициализация GigaChat\n",
    "\n",
    "При инициализации GigaChat, нужно передать ключ авторизации GigaChat API.\n",
    "\n",
    "Ключ можно указать в переменной среды `GIGACHAT_CREDENTIALS`, заданной в файле `.env` или созданной с помощью команды:\n",
    "\n",
    "```sh\n",
    "export GIGACHAT_CREDENTIALS=ключ_авториазации\n",
    "```\n",
    "\n",
    "При инициализации проверяется наличие переменной среды `GIGACHAT_CREDENTIALS` с заданным ключом авторизации GigaChat API.\n",
    "\n",
    "Если переменная отсутствует, вы сможете указать ключ в поле **Введите ключ авторизации GigaChat API**.\n",
    "\n",
    "О способах авторизации и поддерживаемых переменных среды — в [README библиотеки gigachat](https://github.com/ai-forever/gigachat)."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import getpass\n",
    "import os\n",
    "from dotenv import find_dotenv, load_dotenv\n",
    "\n",
    "load_dotenv(find_dotenv())\n",
    "\n",
    "if \"GIGACHAT_CREDENTIALS\" not in os.environ:\n",
    "    os.environ[\"GIGACHAT_CREDENTIALS\"] = getpass.getpass(\"Credentials от GigaChat\")\n",
    "\n",
    "from langchain_gigachat.chat_models import GigaChat\n",
    "\n",
    "llm = GigaChat(\n",
    "    temperature=0.1,\n",
    "    verify_ssl_certs=False,\n",
    "    timeout=6000,\n",
    "    model=\"GigaChat-Pro\"\n",
    ")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "file = llm.upload_file(open(\"cat.jpg\", \"rb\"))\n",
    "file2 = llm.upload_file(open(\"sea.jpg\", \"rb\"))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "source": [
    "Грузим фото с котенком"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'На фотографии изображен котенок с черно-белой шерстью и большими выразительными глазами.'"
      ]
     },
     "execution_count": 6,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "from langchain_core.messages import HumanMessage\n",
    "\n",
    "llm.invoke([\n",
    "    HumanMessage(\n",
    "        content=\"Что изображено фото?\",\n",
    "        additional_kwargs={\"attachments\": [file.id_]}\n",
    "    )\n",
    "]).content"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "source": [
    "Грузим фото с пейзажем"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 22,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'На фотографии изображен живописный морской пейзаж с каменистым берегом и волнами, разбивающимися о скалы. Вдалеке видны здания, вероятно, это часть населенного пункта у побережья. Небо ясное с небольшими облаками.'"
      ]
     },
     "execution_count": 22,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "llm.invoke([\n",
    "    HumanMessage(\n",
    "        content=\"Что изображено фото?\",\n",
    "        additional_kwargs={\"attachments\": [file2.id_]}\n",
    "    )\n",
    "]).content"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": ".venv",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.11.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 0
}