Како користити меморију ентитета у ЛангЦхаин-у?

Kako Koristiti Memoriju Entiteta U Langchain U



ЛангЦхаин је модул који омогућава креирање модела који могу да обрађују природне језике, а то су језици које људи користе за комуникацију. ЛангЦхаин садржи све потребне модуле и зависности који се могу користити за прављење великих језичких модела или цхат робота. Ови модели морају бити обучени да науче природни језик за генерисање текстова на основу упита корисника.

Овај водич ће илустровати процес коришћења меморије ентитета у ЛангЦхаин-у.

Како користити меморију ентитета у ЛангЦхаин-у?

Ентитет се користи за чување кључних чињеница ускладиштених у меморији како би их издвојио када их човек затражи користећи упите/упите. Да бисте научили процес коришћења меморије ентитета у ЛангЦхаин-у, једноставно посетите следећи водич:







Корак 1: Инсталирајте модуле

Прво, инсталирајте модул ЛангЦхаин користећи команду пип да бисте добили његове зависности:



пип инсталл лангцхаин



Након тога, инсталирајте ОпенАИ модул да бисте добили његове библиотеке за прављење ЛЛМ-ова и модела ћаскања:





пип инсталл опенаи

Подесите ОпенАИ окружење користећи АПИ кључ који се може издвојити из ОпенАИ налога:



увоз ти

увоз гетпасс

ти . Приближно [ „ОПЕНАИ_АПИ_КЕИ“ ] = гетпасс . гетпасс ( „ОпенАИ АПИ кључ:“ )

Корак 2: Коришћење ентитетске меморије

Да бисте користили меморију ентитета, увезите потребне библиотеке да бисте направили ЛЛМ користећи ОпенАИ() метод:

из лангцхаин. ллмс увоз ОпенАИ

из лангцхаин. меморија увоз ЦонверсатионЕнтитиМемори

ллм = ОпенАИ ( температура = 0 )

Након тога, дефинишите меморија променљива користећи метод ЦонверсатионЕнтитиМемори() да обучи модел користећи улазне и излазне варијабле:

меморија = ЦонверсатионЕнтитиМемори ( ллм = ллм )

_улазни = { 'улазни' : 'Јое аре Роот ради пројекат' }

меморија. лоад_мемори_вариаблес ( _улазни )

меморија. саве_цонтект (

_улазни ,

{ 'излаз' : 'Супер! Какав је то пројекат?' }

)

Сада тестирајте меморију користећи упит/промпт у улазни променљива позивањем методе лоад_мемори_вариаблес():

меморија. лоад_мемори_вариаблес ( { 'улазни' : 'ко је Роот' } )

Сада дајте још неке информације како би модел могао додати још неколико ентитета у меморију:

меморија = ЦонверсатионЕнтитиМемори ( ллм = ллм , ретурн_мессагес = Истина )

_улазни = { 'улазни' : 'Јое аре Роот ради пројекат' }

меморија. лоад_мемори_вариаблес ( _улазни )

меморија. саве_цонтект (

_улазни ,

{ 'излаз' : 'Супер! Какав је то пројекат' }

)

Извршите следећи код да бисте добили излаз користећи ентитете који су ускладиштени у меморији. Могуће је кроз улазни који садржи промпт:

меморија. лоад_мемори_вариаблес ( { 'улазни' : 'ко је Џо' } )

Корак 3: Коришћење меморије ентитета у ланцу

Да бисте користили меморију ентитета након изградње ланца, једноставно увезите потребне библиотеке користећи следећи блок кода:

из лангцхаин. ланцима увоз ЦонверсатионЦхаин

из лангцхаин. меморија увоз ЦонверсатионЕнтитиМемори

из лангцхаин. меморија . промпт увоз ЕНТИТИ_МЕМОРИ_ЦОНВЕРСАТИОН_ТЕМПЛАТЕ

из пидантиц увоз БасеМодел

из куцање увоз Листа , Дикт , Било који

Направите модел разговора користећи метод ЦонверсатионЦхаин() користећи аргументе као што је ллм:

разговор = ЦонверсатионЦхаин (

ллм = ллм ,

вербосе = Истина ,

промпт = ЕНТИТИ_МЕМОРИ_ЦОНВЕРСАТИОН_ТЕМПЛАТЕ ,

меморија = ЦонверсатионЕнтитиМемори ( ллм = ллм )

)

Позовите разговор.предицт() метод са уносом иницијализованим промптом или упитом:

разговор. предвидети ( улазни = 'Јое аре Роот ради пројекат' )

Сада, узмите посебан излаз за сваки ентитет који описује информације о њему:

разговор. меморија . ентити_сторе . продавница

Користите излаз из модела да дате улаз како би модел могао да ускладишти више информација о овим ентитетима:

разговор. предвидети ( улазни = 'Покушавају да додају сложеније меморијске структуре у Лангцхаин' )

Након што дате информације које се чувају у меморији, једноставно поставите питање да бисте издвојили специфичне информације о ентитетима:

разговор. предвидети ( улазни = 'Шта знаш о Џоу и Руту' )

Корак 4: Тестирање складишта меморије

Корисник може директно да прегледа меморијска складишта да би добио информације похрањене у њима користећи следећи код:

из принт увоз принт

принт ( разговор. меморија . ентити_сторе . продавница )

Обезбедите више информација које ће се чувати у меморији јер више информација даје тачније резултате:

разговор. предвидети ( улазни = „Роот је основао предузеће под називом ХЈРС“ )

Извуците информације из складишта меморије након што додате више информација о ентитетима:

из принт увоз принт

принт ( разговор. меморија . ентити_сторе . продавница )

Меморија има информације о више ентитета као што су ХЈРС, Јое, ЛангЦхаин и Роот:

Сада извуците информације о одређеном ентитету користећи упит или промпт дефинисан у улазној променљивој:

разговор. предвидети ( улазни = 'Шта знаш о Роот-у' )

То је све о коришћењу меморије ентитета помоћу ЛангЦхаин оквира.

Закључак

Да бисте користили меморију ентитета у ЛангЦхаин-у, једноставно инсталирајте потребне модуле за увоз библиотека потребних за прављење модела након подешавања ОпенАИ окружења. Након тога, изградите ЛЛМ модел и складиштите ентитете у меморију пружањем информација о ентитетима. Корисник такође може извући информације користећи ове ентитете и изградити ове меморије у ланцима са мешаним информацијама о ентитетима. Овај пост је разрадио процес коришћења меморије ентитета у ЛангЦхаин-у.