Hitri oris
Ta objava bo pokazala:
Kako implementirati logiko ReAct s shrambo dokumentov v LangChain
- Namestitev okvirjev
- Zagotavljanje ključa OpenAI API
- Uvažanje knjižnic
- Uporaba Wikipedia Explorerja
- Testiranje modela
Kako implementirati logiko ReAct s shrambo dokumentov v LangChain?
Jezikovni modeli se usposabljajo na ogromnem naboru podatkov, napisanih v naravnih jezikih, kot je angleščina itd. Podatki se upravljajo in shranjujejo v shrambah dokumentov, uporabnik pa lahko preprosto naloži podatke iz shrambe in usposobi model. Usposabljanje modela lahko traja več ponovitev, saj vsaka ponovitev naredi model učinkovitejši in izboljšan.
Če se želite naučiti postopka izvajanja logike ReAct za delo s shrambo dokumentov v LangChainu, preprosto sledite temu preprostemu vodniku:
1. korak: Namestitev ogrodij
Najprej začnite s postopkom implementacije logike ReAct za delo s shrambo dokumentov z namestitvijo ogrodja LangChain. Namestitev ogrodja LangChain bo pridobila vse zahtevane odvisnosti za pridobitev ali uvoz knjižnic za dokončanje postopka:
pip namestite langchain
Namestite odvisnosti Wikipedije za ta vodnik, saj ga je mogoče uporabiti za pripravo shramb dokumentov za delo z logiko ReAct:
pip namestite wikipedia 
Namestite module OpenAI z ukazom pip, da pridobite njegove knjižnice in zgradite velike jezikovne modele ali LLM:
pip namestite openai 
2. korak: Zagotavljanje ključa OpenAI API
Po namestitvi vseh zahtevanih modulov preprosto nastavite okolje z uporabo ključa API iz računa OpenAI z naslednjo kodo:
uvoz tiuvoz getpass
ti . približno [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass . getpass ( 'Ključ API OpenAI:' )
3. korak: Uvoz knjižnic
Ko je okolje nastavljeno, uvozite knjižnice iz LangChaina, ki so potrebne za konfiguracijo logike ReAct za delo s shrambami dokumentov. Uporaba agentov LangChain za pridobivanje DocstoreExplaorerja in agentov z njegovimi vrstami za konfiguracijo jezikovnega modela:
od Langchain. llms uvoz OpenAIod Langchain. docstore uvoz Wikipedia
od Langchain. zastopniki uvoz inicializiraj_agent , Orodje
od Langchain. zastopniki uvoz AgentType
od Langchain. zastopniki . reagirati . osnova uvoz DocstoreExplorer
4. korak: Uporaba Wikipedia Explorerja
Konfigurirajte » docstore ” z metodo DocstoreExplorer() in pokličite metodo Wikipedia() v njenem argumentu. Zgradite model velikega jezika z uporabo metode OpenAI z ' besedilo-davinci-002 ” po nastavitvi orodij za agenta:
docstore = DocstoreExplorer ( Wikipedia ( ) )orodja = [
Orodje (
ime = 'Iskanje' ,
funk = docstore. Iskanje ,
opis = 'Uporablja se za postavljanje poizvedb/pozivov z iskanjem' ,
) ,
Orodje (
ime = 'Poglej gor' ,
funk = docstore. Poglej gor ,
opis = 'Uporablja se za postavljanje poizvedb/pozivov z iskanjem' ,
) ,
]
llm = OpenAI ( temperaturo = 0 , ime_modela = 'besedilo-davinci-002' )
#definiranje spremenljivke s konfiguracijo modela z agentom
reagirati = inicializiraj_agent ( orodja , llm , agent = AgentType. REACT_DOCSTORE , verbose = Prav )
5. korak: Testiranje modela
Ko je model izdelan in konfiguriran, nastavite niz vprašanja in zaženite metodo s spremenljivko vprašanja v argumentu:
vprašanje = 'Kateri admiral ameriške mornarice je sodeloval z avtorjem Davidom Chanoffom'reagirati. teči ( vprašanje )
Ko je spremenljivka vprašanja izvedena, je model razumel vprašanje brez kakršne koli zunanje pozivne predloge ali usposabljanja. Model se samodejno usposablja z uporabo modela, naloženega v prejšnjem koraku, in ustreznega generiranja besedila. Logika ReAct deluje s shrambami dokumentov za pridobivanje informacij na podlagi vprašanja:
Postavite drugo vprašanje iz podatkov, ki so bili modelu posredovani iz shramb dokumentov, in model bo iz shrambe izvlekel odgovor:
vprašanje = 'Avtor David Chanoff je sodeloval z Williamom J. Croweom, ki je služil pod katerim predsednikom?'reagirati. teči ( vprašanje )
To je vse o izvajanju logike ReAct za delo s shrambo dokumentov v LangChainu.
Zaključek
Če želite implementirati logiko ReAct za delo s shrambo dokumentov v LangChain, namestite module ali okvire za gradnjo jezikovnega modela. Po tem nastavite okolje za OpenAI za konfiguracijo LLM in naložite model iz shrambe dokumentov za implementacijo logike ReAct. Ta priročnik je podrobneje predstavil implementacijo logike ReAct za delo s shrambo dokumentov.