Mô hình ngôn ngữ lớn hoặc LLM là một loại thuật toán mạng thần kinh mạnh mẽ để xây dựng các chatbot tìm nạp dữ liệu bằng các lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên. LLM cho phép máy móc/máy tính hiểu ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn và tạo ra ngôn ngữ giống như con người. Mô-đun LangChain cũng hoạt động để xây dựng các mô hình NLP. Tuy nhiên, nó không có LLM nhưng nó cho phép tương tác với nhiều LLM khác nhau.
Hướng dẫn này sẽ giải thích quá trình tương tác với Mô hình ngôn ngữ lớn bằng LangChain.
Làm cách nào để tương tác với LLM bằng LangChain?
Để tương tác với LLM bằng LangChain, chỉ cần làm theo hướng dẫn từng bước đơn giản này kèm theo các ví dụ:
Cài đặt mô-đun để tương tác với LLM
Trước khi bắt đầu quá trình tương tác với LLM bằng LangChain, hãy cài đặt “ chuỗi lang ” mô-đun sử dụng đoạn mã sau:
pip cài đặt chuỗi lang
Để cài đặt khung OpenAI, hãy sử dụng khóa API của nó để tương tác với LLM thông qua mã sau:
Bây giờ, hãy nhập “ Bạn ' Và ' vượt qua ” để sử dụng khóa API OpenAI sau khi thực thi mã:
nhập khẩu chúng tôi
nhập khẩu
os.environ [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass.getpass ( 'Khóa API OpenAI:' )
Gọi LLM
Nhập thư viện OpenAI từ mô-đun LangChain để gán chức năng của nó cho “ ừm ' Biến đổi:
từ langchain.llms nhập OpenAIllm = OpenAI ( )
Sau đó, chỉ cần gọi “ ừm ” và truy vấn nhắc nhở làm tham số của nó:
Tạo nhiều văn bản bằng LLM
Sử dụng phương thức generate() với nhiều lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên để tạo văn bản từ LLM và lưu trữ chúng trong “ llm_kết quả ' Biến đổi:
llm_result = llm.generate ( [ 'Tôi muốn nghe chuyện cười' , 'Viết một bài thơ' ] * mười lăm )
Lấy chiều dài của các đối tượng được lưu trữ trong “ llm_kết quả Biến sử dụng hàm generate():
Đơn giản chỉ cần gọi biến với số chỉ mục của các đối tượng:
Ảnh chụp màn hình sau hiển thị văn bản được lưu trong thư mục “ llm_kết quả ” biến ở chỉ số 0 của nó tạo ra trò đùa:
Sử dụng phương thức thế hệ() với tham số chỉ số -1 để tạo bài thơ được đặt trong biến llm_result:
Chỉ cần hiển thị đầu ra được tạo trong biến kết quả để nhận thông tin dành riêng cho nhà cung cấp được tạo trong LLM trước đó bằng cách sử dụng hàm được tạo:
Đó là tất cả về việc tương tác với LLM bằng khung LangChain để tạo ra ngôn ngữ tự nhiên.
Phần kết luận
Để tương tác với Mô hình ngôn ngữ lớn bằng LangChain, chỉ cần cài đặt các khung như LangChain và OpenAI để nhập thư viện cho LLM. Sau đó, cung cấp khóa API OpenAI để sử dụng làm LLM nhằm hiểu hoặc tạo ngôn ngữ tự nhiên. Sử dụng LLM cho lời nhắc nhập bằng ngôn ngữ tự nhiên, sau đó gọi nó để tạo văn bản dựa trên lệnh. Hướng dẫn này đã giải thích quá trình tương tác với Mô hình ngôn ngữ lớn bằng mô-đun LangChain.