A nagy nyelvi modellek vagy LLM-ek olyan hatékony neurális hálózati algoritmusok, amelyek olyan chatbotokat hozhatnak létre, amelyek természetes nyelvű parancsok segítségével gyűjtik le az adatokat. Az LLM-ek lehetővé teszik a gépek/számítógépek számára, hogy jobban megértsék a természetes nyelvet, és olyan nyelvet generáljanak, mint az emberek. A LangChain modul NLP-modellek készítésére is alkalmas. Ennek azonban nincs LLM-je, de lehetővé teszi az interakciót számos különböző LLM-mel.
Ez az útmutató elmagyarázza a nagy nyelvi modellekkel való interakció folyamatát a LangChain használatával.
Hogyan lépjünk kapcsolatba LLM-ekkel a LangChain használatával?
Ha kapcsolatba szeretne lépni LLM-ekkel a LangChain használatával, egyszerűen kövesse ezt az egyszerű, lépésről lépésre példákat tartalmazó útmutatót:
Modulok telepítése az LLM-ekkel való interakcióhoz
Mielőtt elkezdené az LLM-ekkel való interakció folyamatát a LangChain használatával, telepítse a „ langchain ” modul a következő kóddal:
csipog telepítés langchain
Az OpenAI keretrendszer telepítéséhez használja annak API-kulcsát az LLM-ekkel való interakcióhoz a következő kódon keresztül:
Most importálja a ' te ” és „ getpass ” az OpenAI API kulcs használatához a kód végrehajtása után:
importálni minket
import getpass
os.environ [ „OPENAI_API_KEY” ] = getpass.getpass ( 'OpenAI API kulcs:' )
Hívja az LLM-et
Importálja az OpenAI könyvtárat a LangChain modulból, hogy a funkcióját a „ llm ” változó:
a langchain.llms-ből importálja az OpenAI-tllm = OpenAI ( )
Ezt követően egyszerűen hívja a „ llm ” függvényt, és paramétereként a prompt lekérdezést:
Több szöveg létrehozása LLM-ek segítségével
Használja a generate() metódust több természetes nyelvű prompttal a szöveg létrehozásához az LLM-ből, és tárolja azokat a „ llm_result ” változó:
llm_result = llm.generate ( [ 'Hallni akarok egy viccet' , 'Írj verset' ] * tizenöt )
Keresse meg a ' llm_result ” változó a generate() függvény használatával:
Egyszerűen hívja meg a változót az objektumok indexszámával:
A következő képernyőképen a „ llm_result ” változó a viccet generáló 0-indexénél:
Használja a Generations() metódust index -1 paraméterrel az llm_result változóba helyezett vers létrehozásához:
Egyszerűen jelenítse meg a generált kimenetet az eredményváltozóban, hogy megkapja a szolgáltató-specifikus információkat, amelyeket az előző LLM-ben generált függvény generált:
Ez az egész az LLM-ekkel való interakcióról szól a LangChain keretrendszer használatával a természetes nyelv létrehozására.
Következtetés
A LangChain használatával történő nagy nyelvi modellekkel való interakcióhoz egyszerűen telepítsen olyan keretrendszereket, mint a LangChain és az OpenAI, és importálhat könyvtárakat az LLM-ek számára. Ezt követően adja meg az OpenAI API-kulcsot, amelyet LLM-ként használhat a természetes nyelv megértéséhez vagy generálásához. Használja az LLM-et a beviteli prompthoz természetes nyelven, majd hívja meg a parancs alapján szöveg létrehozásához. Ez az útmutató elmagyarázza a nagy nyelvi modellekkel való interakció folyamatát a LangChain modulok használatával.