Tämä viesti havainnollistaa luettelon jäsentimen käyttöprosessia LangChainissa.
Kuinka käyttää List Parser -ohjelmaa LangChainissa?
Listan jäsennysluokkia käytetään saamaan tulos luettelon muodossa, joka sisältää useita pilkuilla erotettuja objekteja. LangChain-moduuli mahdollistaa CommaSeparatedListOutputParser kirjasto, jotta tuloste saadaan jäsennellyn luettelon muodossa.
Jos haluat oppia käyttämään LangChainin luettelon jäsentimen käyttöä, käy läpi luetellut vaiheet:
Vaihe 1: Asenna moduulit
Aloita ensin asentamalla LangChain-kehys pip install -komennolla Python-muistikirjassa tai IDE:ssä:
pip Asentaa langchain
Toinen lataamiseen vaadittava moduuli on OpenAI, jota käytetään OpenAI- ja ChatOpenAI-kirjastojen hankkimiseen:
pip Asentaa openai 
Kun tarvittavat moduulit on asennettu, perustaa OpenAI ympäristössä API-avaimensa avulla ' sinä ' ja ' getpass ”kirjastot:
tuo meilletuoda getpass
os.environ [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass.getpass ( 'OpenAI API Key:' )
Vaihe 2: Tuo kirjastot
Kun olet määrittänyt OpenAI-ympäristön, tuo kirjastot, joita tarvitaan luettelon jäsentimien, kuten CommaSeparatedListOutputParser, OpenAI ja monien muiden, käyttämiseen:
langchain.promptsista tuo ChatPromptTemplate
Tuo OpenAI osoitteesta langchain.llms
langchain.promptsista tuo PromptTemplate
langchain.chat_modelsista tuo ChatOpenAI
langchain.promptsista tuo HumanMessagePromptTemplate
Vaihe 3: Rakenna luettelon tulosten jäsentäjä
Seuraava vaihe on luoda luettelotulosteen jäsentäjä ja määrittää sitten kehotemalli rajoittamaan objektien määrää luettelon muodostamiseksi:
format_instructions = output_parser.get_format_instructions ( )
kehote = PromptTemplate (
sapluuna = 'Lista viisi {aihe}. \n {format_instructions}' ,
input_variables = [ 'aihe' ] ,
osittaiset_muuttujat = { 'muoto_ohjeet' : format_instructions }
)
Vaihe 4: Mallin testaus
Kun kehotemalli on asetettu, kutsu vain OpenAI()-menetelmää määrittääksesi ' malli ”-muuttuja ja anna sitten syöte. Käytä sen jälkeen ' ulostulo ”-muuttuja, joka sisältää syötekyselyn, ja kutsu jäsentimen. Se poimii luettelon kyselyn perusteella, jota kehotemalli rajoittaa:
_input = kehote.muoto ( aihe = 'juomat' )
lähtö = malli ( _input )
output_parser.parse ( ulostulo )
Tämä koskee LangChainin luettelotulosteen jäsentimen käyttöä.
Johtopäätös
Jos haluat käyttää luettelotulosteen jäsentäjää LangChainissa, asenna tarvittavat moduulit ympäristön määrittämiseksi OpenAI API-avaimen avulla. Tuo sen jälkeen luettelotulosteen jäsentimen rakentamiseen ja käyttämiseen tarvittavat kirjastot ja määritä sitten malli kehotteen mallirakenteella. Kun malli on rakennettu onnistuneesti, testaa mallia saadaksesi luettelon käyttäjän syötteen perusteella. Tämä opas on havainnollistanut luettelotulosteen jäsentimen käyttöä LangChainissa.