Gyors vázlat
Ez a bejegyzés bemutatja:
A ReAct logika megvalósítása a LangChain dokumentumtárolójával
- Keretrendszerek telepítése
- OpenAI API-kulcs megadása
- Könyvtárak importálása
- A Wikipedia Explorer használata
- A modell tesztelése
Hogyan valósítsuk meg a ReAct logikát a LangChain dokumentumtárolójával?
A nyelvi modelleket hatalmas mennyiségű természetes nyelven írt adatkészletre képezik, például angolul stb. Az adatokat a dokumentumtárolókban kezelik és tárolják, a felhasználó pedig egyszerűen betöltheti az adatokat az áruházból és betaníthatja a modellt. A modell betanítása több iterációt is igénybe vehet, mivel minden iteráció hatékonyabbá és jobbá teszi a modellt.
Ha meg szeretné tanulni a ReAct logika megvalósításának folyamatát a LangChain dokumentumtárral való munkához, egyszerűen kövesse ezt az egyszerű útmutatót:
1. lépés: Keretrendszerek telepítése
Először is kezdje el a ReAct logika megvalósítását a dokumentumtárral való együttműködéshez a LangChain keretrendszer telepítésével. A LangChain keretrendszer telepítése megkapja az összes szükséges függőséget a folyamat befejezéséhez szükséges könyvtárak beszerzéséhez vagy importálásához:
pip install langchain
Telepítse a Wikipédia-függőségeket ehhez az útmutatóhoz, mivel ez felhasználható arra, hogy a dokumentumtárakat a ReAct logikával működjenek:
pip install wikipedia 
Telepítse az OpenAI modulokat a pip paranccsal a könyvtárak lekéréséhez, és nagy nyelvi modellek vagy LLM-ek létrehozásához:
pip install openai 
2. lépés: OpenAI API-kulcs megadása
Az összes szükséges modul telepítése után egyszerűen állítsa be a környezetet az OpenAI-fiók API-kulcsának használatával a következő kóddal:
import teimport getpass
te . hozzávetőlegesen, körülbelül [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass . getpass ( 'OpenAI API kulcs:' )
3. lépés: Könyvtárak importálása
A környezet beállítása után importálja azokat a könyvtárakat a LangChainből, amelyek a ReAct logika konfigurálásához szükségesek a dokumentumtárolókkal való együttműködéshez. LangChain ügynökök használata a DocstoreExplaorer és a típusaival rendelkező ügynökök lekérésére a nyelvi modell konfigurálásához:
tól től langchain. llms import OpenAItól től langchain. orvosi boltban import Wikipédia
tól től langchain. ügynökök import inicializálás_ügynök , Eszköz
tól től langchain. ügynökök import AgentType
tól től langchain. ügynökök . reagál . bázis import DoctoreExplorer
4. lépés: A Wikipedia Explorer használata
Konfigurálja a ' orvosi boltban ” változót a DocstoreExplorer() metódussal, és hívja meg a Wikipedia() metódust argumentumában. Készítse el a nagy nyelvi modellt az OpenAI módszerrel a „ text-davinci-002 ” modell az ügynök eszközeinek beállítása után:
orvosi boltban = DoctoreExplorer ( Wikipédia ( ) )eszközöket = [
Eszköz (
név = 'Keresés' ,
func = orvosi boltban. keresés ,
leírás = 'Lekérdezések/kérdések kérdezésére szolgál a kereséssel' ,
) ,
Eszköz (
név = 'Nézz fel' ,
func = orvosi boltban. keresés ,
leírás = 'Lekérdezések/kérések lekérdezésére használják kereséssel' ,
) ,
]
llm = OpenAI ( hőfok = 0 , modell név = 'text-davinci-002' )
#a változó meghatározása a modellnek az ügynökkel történő konfigurálásával
reagál = inicializálás_ügynök ( eszközöket , llm , ügynök = AgentType. REACT_DOCSTORE , bőbeszédű = Igaz )
5. lépés: A modell tesztelése
A modell felépítése és konfigurálása után állítsa be a kérdés karakterláncot, és futtassa a metódust a kérdés változóval az argumentumában:
kérdés = 'Melyik amerikai haditengerészet admirálisa működött együtt David Chanoff szerzővel'reagál. fuss ( kérdés )
A kérdésváltozó végrehajtása után a modell minden külső prompt sablon vagy képzés nélkül megértette a kérdést. A modell automatikusan betanításra kerül az előző lépésben feltöltött modell alapján, és ennek megfelelően szöveget generál. A ReAct logika a dokumentumtárolókkal együttműködve kinyeri az információkat a következő kérdés alapján:
Tegyen fel még egy kérdést a dokumentumtárak modelljének megadott adatokból, és a modell kivonja a választ az áruházból:
kérdés = 'A szerző, David Chanoff együttműködött William J Crowe-val, aki melyik elnök alatt szolgált?'reagál. fuss ( kérdés )
Ez minden a ReAct logika megvalósításáról szól a LangChain dokumentumtárával való együttműködéshez.
Következtetés
A ReAct logika megvalósításához a LangChain dokumentumtárával való együttműködéshez telepítse a modulokat vagy keretrendszereket a nyelvi modell felépítéséhez. Ezután állítsa be az OpenAI környezetét az LLM konfigurálásához, és töltse be a modellt a dokumentumtárból a ReAct logika megvalósításához. Ez az útmutató kidolgozta a ReAct logika megvalósítását a dokumentumtárral való együttműködéshez.