Suuret kielimallit eli LLM:t ovat tehokkaita hermoverkkoalgoritmeja, joiden avulla voidaan rakentaa chatbotteja, jotka hakevat tietoja käyttämällä luonnollisten kielten komentoja. LLM:ien avulla koneet/tietokoneet voivat ymmärtää luonnollista kieltä paremmin ja luoda kieltä ihmisten tavoin. LangChain-moduuli toimii myös NLP-mallien rakentamisessa. Sillä ei kuitenkaan ole sen LLM:ää, mutta se mahdollistaa vuorovaikutuksen monien erilaisten LLM:ien kanssa.
Tämä opas selittää prosessin vuorovaikutuksessa suurten kielimallien kanssa LangChainin avulla.
Kuinka olla vuorovaikutuksessa LLM:iden kanssa LangChainin avulla?
Jos haluat olla vuorovaikutuksessa LLM:ien kanssa LangChainin avulla, seuraa tätä yksinkertaista vaiheittaista ohjetta esimerkkeineen:
Asenna moduulit vuorovaikutukseen LLM:iden kanssa
Ennen kuin aloitat vuorovaikutuksen LLM:ien kanssa LangChainin avulla, asenna ' langchain ” moduuli seuraavalla koodilla:
pip Asentaa langchain
Asenna OpenAI-kehys käyttämällä sen API-avainta vuorovaikutukseen LLM:iden kanssa seuraavan koodin avulla:
Tuo nyt ' sinä ' ja ' getpass ' käyttää OpenAI API-avainta koodin suorittamisen jälkeen:
tuo meille
tuoda getpass
os.environ [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass.getpass ( 'OpenAI API Key:' )
Soitetaan LLM:lle
Tuo OpenAI-kirjasto LangChain-moduulista ja määritä sen toiminto ' llm ”muuttuja:
Tuo OpenAI osoitteesta langchain.llmsllm = OpenAI ( )
Sen jälkeen soita vain ' llm ”-funktio ja kehotekysely sen parametrina:
Luo useita tekstejä LLM:ien avulla
Käytä gener()-menetelmää useiden kehotteiden kanssa luonnollisella kielellä luodaksesi tekstin LLM:stä ja tallentaaksesi ne ' llm_result ”muuttuja:
llm_result = llm.generate ( [ 'Haluan kuulla vitsin' , 'Kirjoita runo' ] * viisitoista )
Hanki '' -kansioon tallennettujen objektien pituus llm_result ' muuttuja generoi()-funktiolla:
Kutsu vain muuttuja objektien indeksinumerolla:
Seuraava kuvakaappaus näyttää tekstin, joka on tallennettu ' llm_result ”-muuttuja 0-indeksissään, joka tuottaa vitsin:
Käytä Genes()-menetelmää parametrilla indeksi -1 luodaksesi runon, joka on sijoitettu llm_result-muuttujaan:
Näytä luotu tulos tulosmuuttujassa saadaksesi palveluntarjoajakohtaiset tiedot, jotka on luotu edellisessä LLM:ssä generoidulla funktiolla:
Siinä on kyse vuorovaikutuksesta LLM:ien kanssa käyttämällä LangChain-kehystä luonnollisen kielen luomiseen.
Johtopäätös
Jos haluat olla vuorovaikutuksessa suurten kielimallien kanssa LangChainilla, asenna vain puitteet, kuten LangChain ja OpenAI, jotta voit tuoda kirjastoja LLM:ille. Anna sen jälkeen OpenAI API -avain käytettäväksi LLM:inä luonnollisen kielen ymmärtämiseen tai luomiseen. Käytä LLM:ää syöttökehotteelle luonnollisella kielellä ja kutsu sitä sitten luomaan tekstiä komennon perusteella. Tässä oppaassa on selitetty vuorovaikutusprosessi suurten kielimallien kanssa LangChain-moduuleilla.