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把LangChain跑起來的三個(gè)方法

來源: 責(zé)編: 時(shí)間:2023-08-05 11:44:41 4844觀看
導(dǎo)讀使用LangChain開發(fā)LLM應(yīng)用時(shí),需要機(jī)器進(jìn)行GLM部署,好多同學(xué)第一步就被勸退了,那么如何繞過這個(gè)步驟先學(xué)習(xí)LLM模型的應(yīng)用,對Langchain進(jìn)行快速上手?本片講解3個(gè)把LangChain跑起來的方法,如有錯(cuò)誤歡迎糾正。Langchain官方文檔

使用LangChain開發(fā)LLM應(yīng)用時(shí),需要機(jī)器進(jìn)行GLM部署,好多同學(xué)第一步就被勸退了,那么如何繞過這個(gè)步驟先學(xué)習(xí)LLM模型的應(yīng)用,對Langchain進(jìn)行快速上手?本片講解3個(gè)把LangChain跑起來的方法,如有錯(cuò)誤歡迎糾正。O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Langchain官方文檔地址:https://python.langchain.com/O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

基礎(chǔ)功能

LLM 調(diào)用O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

  • 支持多種模型接口,比如 OpenAI、HuggingFace、AzureOpenAI …
  • Fake LLM,用于測試
  • 緩存的支持,比如 in-mem(內(nèi)存)、SQLite、Redis、SQL
  • 用量記錄
  • 支持流模式(就是一個(gè)字一個(gè)字的返回,類似打字效果)

Prompt管理,支持各種自定義模板O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

擁有大量的文檔加載器,比如 Email、Markdown、PDF、Youtube …O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

對索引的支持O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

  • 文檔分割器
  • 向量化
  • 對接向量存儲與搜索,比如 Chroma、Pinecone、Qdrand

ChainsO4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

  • LLMChain
  • 各種工具Chain
  • LangChainHub

詳細(xì)地址可參考:https://www.langchain.cn/t/topic/35O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

測試Langchain工程的3個(gè)方法:

1 使用Langchian提供的FakeListLLM

為了節(jié)約時(shí)間,直接上代碼O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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import osfrom decouple import configfrom langchain.agents import initialize_agentfrom langchain.agents import AgentTypefrom langchain.agents import load_tools

這里mock下ChatGPT,使用mockLLmO4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

#from langchain.llms import OpenAIfrom langchain.llms.fake import FakeListLLMos.environ["OPENAI_API_KEY"] = config('OPENAI_API_KEY')

REPL 是 “Read–Eval–Print Loop”(讀取-求值-打印-循環(huán))的縮寫,它是一種簡單的、交互式的編程環(huán)境。O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

在 REPL 環(huán)境中,用戶可以輸入一條或多條編程語句,系統(tǒng)會立即執(zhí)行這些語句并輸出結(jié)果。這種方式非常適合進(jìn)行快速的代碼試驗(yàn)和調(diào)試。O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

tools = load_tools(["python_repl"])responses=[    "Action: Python REPL/nAction Input: chatGpt原理",    "Final Answer: mock答案"]llm = FakeListLLM(responses=responses)agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)agent.run("chatGpt原理2")

2 使用Langchian提供的HumanInputLLM,訪問維基百科查詢

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from langchain.llms.human import HumanInputLLMfrom langchain.agents import load_toolsfrom langchain.agents import initialize_agentfrom langchain.agents import AgentTypefrom wikipedia import set_lang

使用維基百科工具O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

tools = load_tools(["wikipedia"])

這里必須要設(shè)置為中文url前綴,不然訪問不了O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

set_lang("zh")

初始化LLMO4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

llm = HumanInputLLM(prompt_func=lambda prompt: print(f"/n===PROMPT====/n{prompt}/n=====END OF PROMPT======"))

初始化agentO4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)agent.run("喜羊羊")

使用huggingfacehttps://huggingface.co/docs

1)注冊賬號O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

2)創(chuàng)建Access TokensO4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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Demo: 使用模型對文檔進(jìn)行摘要O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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from langchain.document_loaders import UnstructuredFileLoaderfrom langchain.chains.summarize import load_summarize_chainfrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain import HuggingFaceHubimport osfrom decouple import configfrom langchain.agents import load_tools

這里mock下ChatGPT,使用HUGGINGFACEHUBO4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

os.environ["HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN"] = config('HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN')

導(dǎo)入文本O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

loader = UnstructuredFileLoader("docment_store/helloLangChain.txt")

將文本轉(zhuǎn)成 Document 對象O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

document = loader.load()print(f'documents:{len(document)}')

初始化文本分割器O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(    chunk_size = 500,    chunk_overlap = 0)

切分文本O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

split_documents = text_splitter.split_documents(document)print(f'documents:{len(split_documents)}')

加載 LLM 模型O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

overal_temperature = 0.1flan_t5xxl = HuggingFaceHub(repo_id="google/flan-t5-xxl",                          model_kwargs={"temperature":overal_temperature,                                        "max_new_tokens":200}                         ) llm = flan_t5xxltools = load_tools(["llm-math"], llm=llm)

創(chuàng)建總結(jié)鏈O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="refine", verbose=True)

執(zhí)行總結(jié)鏈O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

chain.run(split_documents)

作者:京東科技 楊建O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

來源:京東云開發(fā)者社區(qū)O4k28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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