Ta vodnik bo prikazal postopek uporabe grafa znanja pogovorov v LangChain.
Kako uporabljati pogovorni grafikon znanja v LangChainu?
The PogovorKGSpomin knjižnico je mogoče uporabiti za ponovno ustvarjanje pomnilnika, ki ga je mogoče uporabiti za pridobitev konteksta interakcije. Če se želite naučiti postopka uporabe grafa znanja pogovorov v LangChainu, preprosto pojdite skozi navedene korake:
1. korak: Namestite module
Najprej začnite s postopkom uporabe grafa znanja pogovora z namestitvijo modula LangChain:
pip namestite langchain
Namestite modul OpenAI, ki ga je mogoče namestiti z ukazom pip, da pridobite njegove knjižnice za gradnjo velikih jezikovnih modelov:
pip namestite openai
zdaj, nastavite okolje z uporabo ključa OpenAI API, ki ga je mogoče ustvariti iz njegovega računa:
uvoz ti
uvoz getpass
ti . približno [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass . getpass ( 'Ključ API OpenAI:' )
2. korak: Uporaba pomnilnika z LLM
Ko so moduli nameščeni, začnite uporabljati pomnilnik z LLM tako, da uvozite zahtevane knjižnice iz modula LangChain:
od Langchain. spomin uvoz PogovorKGSpominod Langchain. llms uvoz OpenAI
Zgradite LLM z metodo OpenAI() in konfigurirajte pomnilnik z uporabo PogovorKGSpomin () metoda. Po tem shranite predloge pozivov z uporabo več vnosov z njihovimi ustreznimi odzivi za usposabljanje modela na teh podatkih:
llm = OpenAI ( temperaturo = 0 )spomin = PogovorKGSpomin ( llm = llm )
spomin. shrani_kontekst ( { 'vnos' : 'pozdravi john' } , { 'izhod' : 'janez! kdo' } )
spomin. shrani_kontekst ( { 'vnos' : 'on je prijatelj' } , { 'izhod' : 'seveda' } )
Preizkusite pomnilnik tako, da naložite spominske_spremenljivke () z uporabo poizvedbe, povezane z zgornjimi podatki:
spomin. load_memory_variables ( { 'vnos' : 'kdo je john' } ) 
Konfigurirajte pomnilnik z metodo ConversationKGMemory() z povratna_sporočila argument za pridobitev tudi zgodovine vnosa:
spomin = PogovorKGSpomin ( llm = llm , povratna_sporočila = Prav )spomin. shrani_kontekst ( { 'vnos' : 'pozdravi john' } , { 'izhod' : 'janez! kdo' } )
spomin. shrani_kontekst ( { 'vnos' : 'on je prijatelj' } , { 'izhod' : 'seveda' } )
Preprosto preizkusite pomnilnik tako, da podate vhodni argument z njegovo vrednostjo v obliki poizvedbe:
spomin. load_memory_variables ( { 'vnos' : 'kdo je john' } ) 
Zdaj preizkusite spomin tako, da postavite vprašanje, ki ni omenjeno v podatkih o vadbi, in model nima pojma o odgovoru:
spomin. get_current_entities ( 'katera je Johnova najljubša barva' )Uporabi dobi_trojčke_znanja () z odgovorom na prej zastavljeno poizvedbo:
spomin. dobi_trojčke_znanja ( 'njegova najljubša barva je rdeča' ) 
3. korak: Uporaba pomnilnika v verigi
Naslednji korak uporabi pogovorni pomnilnik z verigami za izdelavo modela LLM z uporabo metode OpenAI(). Po tem konfigurirajte predlogo poziva z uporabo strukture pogovora in besedilo bo prikazano med pridobivanjem izhoda po modelu:
llm = OpenAI ( temperaturo = 0 )od Langchain. pozive . poziv uvoz PromptTemplate
od Langchain. verige uvoz ConversationChain
predlogo = '''To je predloga za interakcijo med človekom in strojem
Sistem je model AI, ki lahko govori ali pridobiva informacije o več vidikih
Če ne razume vprašanja ali nima odgovora, to preprosto pove
Sistem izvleče podatke, shranjene v razdelku »Specific«, in ne halucinira
Specifično:
{zgodovina}
Pogovor:
Človek: {input}
AI:'''
#Konfigurirajte predlogo ali strukturo za zagotavljanje pozivov in prejemanje odgovora iz sistema AI
poziv = PromptTemplate ( vhodne_spremenljivke = [ 'zgodovina' , 'vnos' ] , predlogo = predlogo )
pogovor_z_kg = ConversationChain (
llm = llm , verbose = Prav , poziv = poziv , spomin = PogovorKGSpomin ( llm = llm )
)
Ko je model ustvarjen, preprosto pokličite pogovor_z_kg model z uporabo metode predict() s poizvedbo, ki jo vpraša uporabnik:
pogovor_z_kg. napovedati ( vnos = 'Živjo, kaj dogaja?' ) 
Zdaj usposobite model z uporabo pomnilnika pogovorov, tako da podate informacije kot vhodni argument za metodo:
pogovor_z_kg. napovedati (vnos = 'Ime mi je James in pomagam Willu, on je inženir'
)
Tukaj je čas, da preizkusite model tako, da zahtevate, da poizvedbe izvlečejo informacije iz podatkov:
pogovor_z_kg. napovedati ( vnos = 'Kdo je Will' ) 
To je vse o uporabi grafa znanja pogovorov v LangChainu.
Zaključek
Če želite uporabiti graf znanja pogovorov v LangChain, namestite module ali ogrodja za uvoz knjižnic za uporabo metode ConversationKGMemory(). Po tem zgradite model z uporabo pomnilnika za izgradnjo verig in pridobivanje informacij iz podatkov o usposabljanju, navedenih v konfiguraciji. Ta priročnik je podrobneje predstavil postopek uporabe grafa znanja o pogovoru v LangChainu.