Jak používat List Parser v LangChain?

Jak Pouzivat List Parser V Langchain



Moduly LangChain obsahují závislosti na vytváření chatbotů, kteří dokážou generovat text v lidských jazycích, jako je angličtina atd. Modely je třeba trénovat na obrovských souborech dat, aby model efektivně porozuměl výzvě k generování textu. Jazyk Python nabízí použití funkcí parser() k získání strukturovaného výstupu, který mohou vývojáři přizpůsobit.

Tento příspěvek bude ilustrovat proces použití analyzátoru seznamů v LangChain.

Jak používat List Parser v LangChain?

Třídy analyzátoru seznamu se používají k získání výstupu ve formě seznamu obsahujícího více objektů, které jsou odděleny čárkami. Modul LangChain umožňuje použití CommaSeparatedListOutputParser Knihovna pro získání výstupu ve formě strukturovaného seznamu.







Chcete-li se naučit proces používání analyzátoru seznamů v LangChain, jednoduše projděte uvedenými kroky:



Krok 1: Nainstalujte moduly
Nejprve začněte instalací rámce LangChain pomocí příkazu pip install v notebooku Python nebo IDE:



pip Nainstalujte langchain





Dalším modulem potřebným ke stažení je OpenAI, který se používá k získání knihoven OpenAI a ChatOpenAI:

pip Nainstalujte openai



Po instalaci požadovaných modulů nastavit OpenAI prostředí pomocí svého klíče API po importu „ vy ' a ' getpass “knihovny:

importujte nás
importovat getpass

os.environ [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass.getpass ( 'Klíč OpenAI API:' )

Krok 2: Import knihoven
Po nastavení prostředí OpenAI jednoduše importujte knihovny potřebné k použití analyzátorů seznamů, jako je CommaSeparatedListOutputParser, OpenAI a mnoho dalších:

z langchain.output_parsers import CommaSeparatedListOutputParser
z langchain.prompts importujte ChatPromptTemplate
z langchain.llms importujte OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
z langchain.chat_models importujte ChatOpenAI
from langchain.prompts import HumanMessagePromptTemplate

Krok 3: Sestavení výstupního analyzátoru seznamu
Dalším krokem je sestavení analyzátoru výstupu seznamu a poté konfigurace šablony výzvy k omezení počtu objektů pro vytvoření seznamu:

output_parser = CommaSeparatedListOutputParser ( )

format_instructions = output_parser.get_format_instructions ( )
prompt = PromptTemplate (
šablona = 'Seznam pět {předmět}.' \n {format_instructions}' ,
vstupní_proměnné = [ 'předmět' ] ,
částečné_proměnné = { 'format_instructions' : pokyny k formátu }
)

Krok 4: Testování modelu
Jakmile je šablona výzvy nastavena, jednoduše zavolejte metodu OpenAI() a definujte „ Modelka ” a poté zadejte vstup. Poté použijte „ výstup ” proměnná obsahující vstupní dotaz a volání analyzátoru. Extrahuje seznam na základě dotazu, který je omezen šablonou výzvy:

model = OpenAI ( teplota = 0 )

_input = prompt.format ( předmět = 'nápoje' )
výstup = model ( _vstup )

output_parser.parse ( výstup )

To je vše o procesu použití analyzátoru výstupu seznamu v LangChain.

Závěr

Chcete-li použít analyzátor výstupu seznamu v LangChain, jednoduše nainstalujte požadované moduly pro nastavení jeho prostředí pomocí klíče OpenAI API. Poté naimportujte knihovny potřebné k sestavení a použití výstupního analyzátoru seznamu a poté nakonfigurujte model se strukturou šablony výzvy. Jakmile je model úspěšně sestaven, jednoduše jej otestujte, abyste získali seznam na základě vstupu poskytnutého uživatelem. Tato příručka ilustruje proces použití analyzátoru výstupu seznamu v LangChain.