Phác thảo nhanh
Bài đăng này sẽ chứng minh:
Cách triển khai logic ReAct với kho lưu trữ tài liệu trong LangChain
Làm cách nào để triển khai logic ReAct với kho tài liệu trong LangChain?
Các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trên một kho dữ liệu khổng lồ được viết bằng các ngôn ngữ tự nhiên như tiếng Anh, v.v. Dữ liệu được quản lý và lưu trữ trong kho tài liệu và người dùng có thể chỉ cần tải dữ liệu từ cửa hàng và huấn luyện mô hình. Việc đào tạo mô hình có thể thực hiện nhiều lần lặp vì mỗi lần lặp làm cho mô hình hiệu quả hơn và được cải thiện hơn.
Để tìm hiểu quy trình triển khai logic ReAct để làm việc với kho tài liệu trong LangChain, bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn đơn giản sau:
Bước 1: Cài đặt Framework
Trước tiên, hãy bắt đầu với quy trình triển khai logic ReAct để làm việc với kho tài liệu bằng cách cài đặt khung LangChain. Việc cài đặt khung LangChain sẽ nhận được tất cả các phụ thuộc cần thiết để lấy hoặc nhập các thư viện nhằm hoàn tất quy trình:
pip cài đặt langchain
Cài đặt các phần phụ thuộc Wikipedia cho hướng dẫn này vì nó có thể được sử dụng để khiến các kho tài liệu hoạt động với logic ReAct:
pip cài đặt wikipedia 
Cài đặt các mô-đun OpenAI bằng lệnh pip để lấy thư viện và xây dựng Mô hình ngôn ngữ lớn hoặc LLM:
cài đặt pip openai 
Bước 2: Cung cấp khóa API OpenAI
Sau khi cài đặt tất cả các mô-đun cần thiết, chỉ cần thiết lập môi trường sử dụng khóa API từ tài khoản OpenAI bằng mã sau:
nhập khẩu Bạnnhập khẩu vượt qua
Bạn . khoảng [ 'OPENAI_API_KEY' ] = vượt qua . vượt qua ( 'Khóa API OpenAI:' )
Bước 3: Nhập thư viện
Sau khi môi trường được thiết lập, hãy nhập các thư viện từ LangChain được yêu cầu để định cấu hình logic ReAct để làm việc với các kho tài liệu. Sử dụng tác nhân LangChain để lấy DocstoreExplaorer và các tác nhân cùng loại để định cấu hình mô hình ngôn ngữ:
từ langchain. llms nhập khẩu OpenAItừ langchain. tiệm thuốc nhập khẩu Wikipedia
từ langchain. đại lý nhập khẩu khởi tạo_agent , Dụng cụ
từ langchain. đại lý nhập khẩu Loại tác nhân
từ langchain. đại lý . phản ứng . căn cứ nhập khẩu DocstoreExplorer
Bước 4: Sử dụng Wikipedia Explorer
Định cấu hình “ tiệm thuốc ” bằng phương thức DocstoreExplorer() và gọi phương thức Wikipedia() trong đối số của nó. Xây dựng Mô hình ngôn ngữ lớn bằng phương pháp OpenAI với “ văn bản-davinci-002 ” mô hình sau khi thiết lập công cụ cho đại lý:
tiệm thuốc = DocstoreExplorer ( Wikipedia ( ) )công cụ = [
Dụng cụ (
tên = 'Tìm kiếm' ,
vui vẻ = doc. tìm kiếm ,
Sự miêu tả = 'Nó được sử dụng để đặt câu hỏi/lời nhắc khi tìm kiếm' ,
) ,
Dụng cụ (
tên = 'Tra cứu' ,
vui vẻ = doc. tra cứu ,
Sự miêu tả = 'Nó được sử dụng để đặt câu hỏi/lời nhắc tra cứu' ,
) ,
]
ừm = OpenAI ( nhiệt độ = 0 , tên_người mẫu = 'văn bản-davinci-002' )
#xác định biến bằng cách định cấu hình mô hình với tác nhân
phản ứng = khởi tạo_agent ( công cụ , ừm , đại lý = Loại đại lý. REACT_DOCSTORE , dài dòng = ĐÚNG VẬY )
Bước 5: Kiểm tra mô hình
Sau khi xây dựng và định cấu hình mô hình, hãy đặt chuỗi câu hỏi và chạy phương thức có biến câu hỏi trong đối số của nó:
câu hỏi = 'Đô đốc Hải quân Hoa Kỳ nào cộng tác với Tác giả David Chanoff'phản ứng. chạy ( câu hỏi )
Sau khi biến câu hỏi được thực thi, mô hình đã hiểu câu hỏi mà không cần bất kỳ mẫu nhắc nhở hoặc đào tạo bên ngoài nào. Mô hình đang được đào tạo tự động bằng cách sử dụng mô hình đã tải lên ở bước trước và tạo văn bản tương ứng. Logic ReAct đang làm việc với kho tài liệu để trích xuất thông tin dựa trên câu hỏi:
Đặt một câu hỏi khác từ dữ liệu được cung cấp cho mô hình từ kho tài liệu và mô hình sẽ trích xuất câu trả lời từ cửa hàng:
câu hỏi = 'Tác giả David Chanoff đã cộng tác với William J Crowe, người đã phục vụ dưới thời Tổng thống nào?'phản ứng. chạy ( câu hỏi )
Đó là tất cả về việc triển khai logic ReAct để làm việc với kho tài liệu trong LangChain.
Phần kết luận
Để triển khai logic ReAct để làm việc với kho tài liệu trong LangChain, hãy cài đặt các mô-đun hoặc khung để xây dựng mô hình ngôn ngữ. Sau đó, thiết lập môi trường để OpenAI định cấu hình LLM và tải mô hình từ kho tài liệu để triển khai logic ReAct. Hướng dẫn này đã trình bày chi tiết về cách triển khai logic ReAct để làm việc với kho tài liệu.