Овај водич ће илустровати процес коришћења бафера резимеа разговора у ЛангЦхаин-у.
Како користити бафер резимеа разговора у ЛангЦхаин-у?
Разговор може да садржи више порука које су као интеракција између човека и машине, а бафер може да чува најновије поруке. Тхе ЦонверсатионСуммариБуфферМемори библиотека се користи за комбиновање оба концепта као што је складиштење најновијих порука и издвајање њиховог резимеа.
Да бисте научили процес коришћења бафера резимеа разговора у ЛангЦхаин-у, једноставно прођите кроз следећи водич:
Корак 1: Инсталирајте модуле
Прво инсталирајте ЛангЦхаин модул користећи команду пип да бисте добили потребне библиотеке:
пип инсталл лангцхаин
Инсталирајте тиктокен токенизер који се може користити за раздвајање текстуалних докумената на мале делове:
пип инсталл тиктокен 
Након тога, инсталирајте ОпенАИ модуле који се могу користити за изградњу језичких модела као што су ЛЛМ и ланци:
пип инсталл опенаи 
Сада, поставити окружење тако што ћете добити АПИ кључ са ОпенАИ налога и користити га у моделу:
увоз тиувоз гетпасс
ти . Приближно [ „ОПЕНАИ_АПИ_КЕИ“ ] = гетпасс . гетпасс ( „ОпенАИ АПИ кључ:“ )
Корак 2: Коришћење бафера резимеа разговора
Започните процес коришћења бафера резимеа разговора тако што ћете увести библиотеке да бисте направили ЛЛМ користећи ОпенАИ() метод:
из лангцхаин. меморија увоз ЦонверсатионСуммариБуфферМеморииз лангцхаин. ллмс увоз ОпенАИ
ллм = ОпенАИ ( )
Направите меморију помоћу методе ЦонверсатионСуммариБуфферМемори(), а затим сачувајте разговор у меморији:
меморија = ЦонверсатионСуммариБуфферМемори ( ллм = ллм , мак_токен_лимит = 10 )меморија. саве_цонтект ( { 'улазни' : 'Здраво' } , { 'излаз' : 'Како си' } )
меморија. саве_цонтект ( { 'улазни' : 'Ја сам добро ста је са тобом' } , { 'излаз' : 'не много' } )
Сада извршите меморију тако што ћете позвати лоад_мемори_вариаблес () метод за издвајање порука из меморије:
меморија. лоад_мемори_вариаблес ( { } ) 
Сада користите резиме бафера разговора да бисте конфигурисали бафер ограничавањем броја порука које ће бити ускладиштене у баферу. Након тога, извуците резиме ових порука ускладиштених у баферу, а затим сачувајте разговор у меморији:
меморија = ЦонверсатионСуммариБуфферМемори (ллм = ллм , мак_токен_лимит = 10 , ретурн_мессагес = Истина
)
меморија. саве_цонтект ( { 'улазни' : 'Здраво' } , { 'излаз' : 'Како си' } )
меморија. саве_цонтект ( { 'улазни' : 'Ја сам добро ста је са тобом' } , { 'излаз' : 'не много' } )
Добијте резиме претходних порука ускладиштених у бафер меморији користећи следећи код:
поруке = меморија. цхат_мемори . порукепретходни_сажетак = ''
меморија. предицт_нев_суммари ( поруке , претходни_сажетак )
Корак 3: Коришћење бафера резимеа разговора у ланцу
Изградите ланце користећи ЦонверсатионЦхаин() метод који садржи вредност бафер меморије за складиштење поруке у њој:
из лангцхаин. ланцима увоз ЦонверсатионЦхаинразговор_са_резимеом = ЦонверсатионЦхаин (
ллм = ллм ,
меморија = ЦонверсатионСуммариБуфферМемори ( ллм = ОпенАИ ( ) , мак_токен_лимит = 40 ) ,
вербосе = Истина ,
)
разговор_са_резимеом. предвидети ( улазни = 'Ћао, шта има?' )
Наведите унос у облику текста помоћу методе предицт() да бисте добили резиме разговора:
разговор_са_резимеом. предвидети ( улазни = 'Само радим на НЛП пројекту' ) 
Користите излаз из модела и додајте још података користећи поруке у меморији бафера и прикажите његов резиме:
разговор_са_резимеом. предвидети ( улазни = 'да јесте! Радим на дизајнирању ЛЛМ' ) 
Резиме је да ће резултат бити лако разумљив и прилагођенији људима и погоднији за цхат ботове:
разговор_са_резимеом. предвидети (улазни = „Желим да користим ЛангЦхаин! Да ли сте чули за њега“
)
То је све о коришћењу бафера резимеа разговора у ЛангЦхаин-у.
Закључак
Да бисте користили бафер меморију резимеа разговора у ЛангЦхаин-у, једноставно инсталирајте модуле или оквире да бисте добили потребне библиотеке. Када се библиотеке увезу, направите ЛЛМ-ове или цхат ботове да бисте користили функцију ЦонверстаионСуммариБуфферМемори() да бисте добили резиме разговора. Меморија бафера се користи за ограничавање броја порука које се чувају у меморији које се користе за издвајање резимеа. Овај пост је разрадио процес коришћења меморије бафера резимеа разговора у ЛангЦхаин-у.