Phác thảo nhanh
Bài đăng này sẽ chứng minh những điều sau đây:
- Cách truy cập các bước trung gian của đại lý trong LangChain
- Phương pháp 1: Kiểu trả về mặc định để truy cập các bước trung gian
- Cách 2: Sử dụng “dumps” để truy cập các bước trung gian
- Phần kết luận
Làm cách nào để truy cập các bước trung gian của Đại lý trong LangChain?
Để xây dựng tác nhân trong LangChain, người dùng cần định cấu hình các công cụ của nó và cấu trúc của mẫu để có được số bước liên quan đến mô hình. Tác nhân chịu trách nhiệm tự động hóa các bước trung gian như suy nghĩ, hành động, quan sát, v.v. Để tìm hiểu cách truy cập các bước trung gian của tác nhân trong LangChain, chỉ cần làm theo các bước được liệt kê:
Bước 1: Cài đặt Framework
Trước hết, chỉ cần cài đặt các phần phụ thuộc của LangChain bằng cách thực thi đoạn mã sau trong Sổ ghi chép Python:
cài đặt pip langchain_experimental
Cài đặt mô-đun OpenAI để nhận các phần phụ thuộc của nó bằng cách sử dụng pip ra lệnh và sử dụng chúng để xây dựng mô hình ngôn ngữ:
cài đặt pip openai
Bước 2: Thiết lập môi trường OpenAI
Sau khi cài đặt xong các mô-đun, hãy thiết lập Môi trường OpenAI sử dụng khóa API được tạo từ tài khoản của nó:
nhập khẩu Bạn
nhập khẩu vượt qua
Bạn. khoảng [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass. vượt qua ( 'Khóa API OpenAI:' )
Bước 3: Nhập thư viện
Bây giờ chúng ta đã cài đặt xong các phần phụ thuộc, hãy sử dụng chúng để nhập thư viện từ LangChain:
từ langchain. đại lý nhập khẩu tải_toolstừ langchain. đại lý nhập khẩu khởi tạo_agent
từ langchain. đại lý nhập khẩu Loại tác nhân
từ langchain. llms nhập khẩu OpenAI
Bước 4: Xây dựng LLM và Đại lý
Sau khi các thư viện được nhập, đã đến lúc sử dụng chúng để xây dựng mô hình ngôn ngữ và các công cụ cho tác nhân. Xác định biến llm và gán nó bằng phương thức OpenAI() chứa các đối số nhiệt độ và model_name. Các ' công cụ Biến ” chứa phương thức Load_tools() với các công cụ SerpAPi và llm-math cũng như mô hình ngôn ngữ trong đối số của nó:
ừm = OpenAI ( nhiệt độ = 0 , tên_người mẫu = 'văn bản-davinci-002' )công cụ = tải_tools ( [ 'serpapi' , 'llm-toán học' ] , ừm = ừm )
Sau khi đã định cấu hình mô hình ngôn ngữ và các công cụ, bạn chỉ cần thiết kế tác nhân để thực hiện các bước trung gian bằng cách sử dụng các công cụ trong mô hình ngôn ngữ:
đại lý = khởi tạo_agent (công cụ ,
ừm ,
đại lý = Loại đại lý. ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION ,
dài dòng = ĐÚNG VẬY ,
return_intermediate_steps = ĐÚNG VẬY ,
)
Bước 5: Sử dụng Agent
Bây giờ, hãy kiểm tra tác nhân bằng cách đặt một câu hỏi trong đầu vào của phương thức tác nhân() và thực thi nó:
phản ứng = đại lý ({
'đầu vào' : 'Bạn gái của Leo DiCaprio là ai và khoảng cách tuổi tác của họ là bao nhiêu'
}
)
Người mẫu đã làm việc hiệu quả để biết được tên bạn gái của Leo DiCaprio, tuổi của cô ấy, tuổi của Leo DiCaprio và sự khác biệt giữa họ. Ảnh chụp màn hình sau đây hiển thị một số câu hỏi và câu trả lời được nhân viên hỗ trợ tìm kiếm để đi đến câu trả lời cuối cùng:
Ảnh chụp màn hình ở trên không hiển thị hoạt động của tác nhân và cách nó đi đến giai đoạn đó để tìm tất cả các câu trả lời. Hãy chuyển sang phần tiếp theo để tìm các bước:
Phương pháp 1: Kiểu trả về mặc định để truy cập các bước trung gian
Phương pháp đầu tiên để truy cập bước trung gian là sử dụng kiểu trả về mặc định do LangChain cung cấp bằng mã sau:
in ( phản ứng [ 'trung_bước' ] )GIF sau đây hiển thị các bước trung gian trong một dòng, điều này không tốt lắm khi xét đến khía cạnh dễ đọc:
Cách 2: Sử dụng “dumps” để truy cập các bước trung gian
Phương pháp tiếp theo giải thích một cách khác để thực hiện các bước trung gian bằng cách sử dụng thư viện kết xuất từ khung LangChain. Sử dụng phương thức dumps() với đối số beautiful để làm cho kết quả đầu ra có cấu trúc và dễ đọc hơn:
từ langchain. trọng tải . bãi rác nhập khẩu bãi rácin ( bãi rác ( phản ứng [ 'trung_bước' ] , đẹp = ĐÚNG VẬY ) )
Bây giờ, chúng tôi có kết quả đầu ra ở dạng có cấu trúc chặt chẽ hơn để người dùng dễ đọc. Nó cũng được chia thành nhiều phần để dễ hiểu hơn và mỗi phần đều chứa các bước để tìm câu trả lời cho các câu hỏi:
Đó là tất cả về việc truy cập các bước trung gian của một đại lý trong LangChain.
Phần kết luận
Để truy cập các bước trung gian của tác nhân trong LangChain, hãy cài đặt các mô-đun để nhập thư viện để xây dựng mô hình ngôn ngữ. Sau đó, thiết lập các công cụ để khởi tạo tác nhân bằng cách sử dụng các công cụ, llm và loại tác nhân có thể trả lời các câu hỏi. Sau khi tác nhân được đặt cấu hình, hãy kiểm tra tác nhân đó để nhận câu trả lời, sau đó sử dụng thư viện Loại mặc định hoặc kết xuất để truy cập các bước trung gian. Hướng dẫn này đã trình bày chi tiết về quy trình truy cập các bước trung gian của một đại lý trong LangChain.