Veliki jezikovni modeli ali LLM so zmogljive vrste algoritmov nevronskih mrež za izdelavo klepetalnih robotov, ki pridobivajo podatke z uporabo ukazov v naravnih jezikih. LLM omogoča strojem/računalnikom, da bolje razumejo naravni jezik in ustvarjajo jezik kot ljudje. Modul LangChain deluje tudi pri gradnji NLP modelov. Vendar nima svojega LLM, vendar omogoča interakcijo s številnimi različnimi LLM.
Ta vodnik bo razložil postopek interakcije z velikimi jezikovnimi modeli z uporabo LangChain.
Kako komunicirati z LLM z uporabo LangChaina?
Za interakcijo z LLM z uporabo LangChain preprosto sledite tem preprostim vodnikom po korakih s primeri:
Namestite module za interakcijo z LLM
Preden začnete postopek interakcije z LLM z uporabo LangChain, namestite » Langchain ” z naslednjo kodo:
pip namestite Langchain
Za namestitev ogrodja OpenAI uporabite njegov ključ API za interakcijo z LLM prek naslednje kode:
Zdaj uvozite ' ti « in » getpass ” za uporabo ključa OpenAI API po izvedbi kode:
uvažajte nas
uvoz getpass
os.okolje [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass.getpass ( 'Ključ OpenAI API:' )
Klicanje LLM
Uvozite knjižnico OpenAI iz modula LangChain, da njeno funkcijo dodelite » llm ” spremenljivka:
iz langchain.llms uvozi OpenAIllm = OpenAI ( )
Po tem preprosto pokličite » llm ” in pozivno poizvedbo kot njen parameter:
Ustvarite več besedil z uporabo LLM
Uporabite metodo generate() z več pozivi v naravnem jeziku, da ustvarite besedilo iz LLM in ga shranite v » llm_rezultat ” spremenljivka:
llm_rezultat = llm.generiraj ( [ 'Želim slišati šalo' , 'Napiši pesem' ] * petnajst )
Pridobite dolžino predmetov, shranjenih v ' llm_rezultat ” spremenljivka z uporabo funkcije generate():
Preprosto pokličite spremenljivko z indeksno številko objektov:
Naslednji posnetek zaslona prikazuje besedilo, shranjeno v » llm_rezultat ” spremenljivka pri svojem indeksu 0, ki generira šalo:
Uporabite metodo generations() s parametrom indeksa -1, da ustvarite pesem, postavljeno v spremenljivko llm_result:
Preprosto prikažite ustvarjeni rezultat v spremenljivki rezultata, da dobite informacije, specifične za ponudnika, ki so ustvarjene v prejšnjem LLM z uporabo ustvarjene funkcije:
To je vse o interakciji z LLM-ji z uporabo ogrodja LangChain za ustvarjanje naravnega jezika.
Zaključek
Za interakcijo z velikimi jezikovnimi modeli z uporabo LangChain preprosto namestite ogrodja, kot sta LangChain in OpenAI, da uvozite knjižnice za LLM. Po tem zagotovite ključ OpenAI API, ki ga boste uporabili kot LLM za razumevanje ali ustvarjanje naravnega jezika. Uporabite LLM za poziv za vnos v naravnem jeziku in ga nato pokličite za ustvarjanje besedila na podlagi ukaza. V tem priročniku je razložen postopek interakcije z velikimi jezikovnimi modeli z uporabo modulov LangChain.