Bài đăng này sẽ minh họa quá trình xây dựng các ứng dụng LangChain bằng cách sử dụng Trình phân tích cú pháp đầu ra và mẫu nhắc nhở.
Làm cách nào để xây dựng ứng dụng LangChain bằng cách sử dụng mẫu nhắc nhở và trình phân tích cú pháp đầu ra?
Để xây dựng ứng dụng LangChain bằng cách sử dụng mẫu nhắc nhở và trình phân tích cú pháp đầu ra, bạn chỉ cần xem qua hướng dẫn dễ dàng này:
Bước 1: Cài đặt LangChain
Trước tiên, hãy bắt đầu quá trình xây dựng ứng dụng LangChain bằng cách cài đặt khung LangChain bằng cách sử dụng “ pip ' yêu cầu:
pip cài đặt langchain
Bước 2: Sử dụng mẫu nhắc nhở
Sau khi cài đặt các mô-đun LangChain, hãy nhập “ Mẫu nhắc nhở ” để xây dựng mẫu nhắc nhở bằng cách cung cấp truy vấn để mô hình hiểu câu hỏi:
từ langchain.prompts nhập NhắcTemplate
nhắc = NhắcTemplate.from_template('Sự kết hợp màu nào phù hợp cho {sản phẩm}?')
nhắc.format(sản phẩm='vớ đầy màu sắc')
Đầu ra tự động kết hợp câu với giá trị của “ sản phẩm ' Biến đổi:
Sau đó, xây dựng một mẫu lời nhắc khác bằng cách nhập các thư viện HumanMessagePromptTemplate, ChatPromptTemplate và SystemMessagePromptTemplate từ LangChain:
từ nhập langchain.prompts.chat (Mẫu nhắc nhở trò chuyện,
SystemMessagePromptTemplate,
HumanMessagePromptTemplate,
)
#Định cấu hình mẫu lời nhắc cho mô hình LangChain
template = 'Bạn là người trợ giúp dịch {input_lingu} sang {output_lingu}'
system_message_prompt=SystemMessagePromptTemplate.from_template(template)
human_template = '{text}'
human_message_prompt=HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt])
chat_prompt.format_messages(input_lingu='tiếng Pháp', out_lingu='tiếng Anh', text='Tôi thích AI')
Sau khi nhập tất cả các thư viện cần thiết, bạn chỉ cần tạo mẫu tùy chỉnh cho các truy vấn bằng biến mẫu:
Các mẫu lời nhắc chỉ được sử dụng để đặt mẫu cho truy vấn/câu hỏi và nó không trả lời bất kỳ câu trả lời nào cho câu hỏi. Tuy nhiên, hàm OutputParser() có thể trích xuất câu trả lời như phần sau giải thích bằng ví dụ:
Bước 3: Sử dụng Trình phân tích cú pháp đầu ra
Bây giờ, hãy nhập thư viện BaseOutputParser từ LangChain để phân tách các giá trị văn bản được phân tách bằng dấu phẩy và trả về danh sách ở đầu ra:
từ langchain.schema nhập BaseOutputParserlớp CommaSeparatedListOutputParser(BaseOutputParser):
phân tích cú pháp def (tự, văn bản: str):
trả về text.strip().split(', ')
CommaSeparatedListOutputParser().parse('Cảm ơn, Chào mừng')
Đó là tất cả về việc xây dựng ứng dụng LangChain bằng cách sử dụng mẫu nhắc và trình phân tích cú pháp đầu ra.
Phần kết luận
Để xây dựng ứng dụng LangChain bằng cách sử dụng mẫu nhắc nhở và trình phân tích cú pháp đầu ra, chỉ cần cài đặt LangChain và nhập thư viện từ đó. Thư viện NhắcTemplate dùng để xây dựng cấu trúc cho câu truy vấn để mô hình có thể hiểu được câu hỏi trước khi trích xuất thông tin bằng hàm Parser(). Hàm OutputParser() được sử dụng để tìm nạp câu trả lời dựa trên các truy vấn được tùy chỉnh trước đó. Hướng dẫn này đã giải thích quy trình xây dựng ứng dụng LangChain bằng cách sử dụng mẫu nhắc và trình phân tích cú pháp đầu ra.