Како користити Пидантиц (ЈСОН) парсер у ЛангЦхаин-у?

Kako Koristiti Pidantic Json Parser U Langchain U



Вештачка интелигенција је једна од најбрже растућих технологија које користе алгоритме машинског учења за обуку и тестирање модела користећи огромне податке. Подаци се могу чувати у различитим форматима, али за прављење великих језичких модела користећи ЛангЦхаин, најчешће се користи тип ЈСОН. Подаци о обуци и тестирању морају бити јасни и потпуни без икаквих нејасноћа како би модел могао ефикасно да функционише.

Овај водич ће показати процес коришћења пидантиц ЈСОН парсера у ЛангЦхаин-у.







Како користити Пидантиц (ЈСОН) парсер у ЛангЦхаин-у?

ЈСОН подаци садрже текстуални формат података који се могу прикупити путем веб скрапинга и многих других извора као што су евиденције итд. Да би потврдио тачност података, ЛангЦхаин користи пидантиц библиотеку из Питхон-а да би поједноставио процес. Да бисте користили пидантски ЈСОН парсер у ЛангЦхаин-у, једноставно прођите кроз овај водич:



Корак 1: Инсталирајте модуле



Да бисте започели са процесом, једноставно инсталирајте ЛангЦхаин модул да бисте користили његове библиотеке за коришћење парсера у ЛангЦхаин-у:





пип инсталирај лангцхаин



Сада користите „ пип инсталл ” да бисте добили оквир ОпенАИ и користили његове ресурсе:

пип инсталирај опенаи

Након инсталирања модула, једноставно се повежите са ОпенАИ окружењем пружањем његовог АПИ кључа користећи „ ти ' и ' гетпасс ” библиотеке:

увози нас
импорт гетпасс

ос.енвирон [ 'ОПЕНАИ_АПИ_КЕИ' ] = гетпасс.гетпасс ( „ОпенАИ АПИ кључ:“ )

Корак 2: Увезите библиотеке

Користите ЛангЦхаин модул да увезете потребне библиотеке које се могу користити за креирање шаблона за упит. Шаблон за упит описује метод за постављање питања на природном језику како би модел могао ефикасно да разуме упит. Такође, увезите библиотеке као што су ОпенАИ и ЦхатОпенАИ да бисте креирали ланце користећи ЛЛМ за прављење цхат бота:

из лангцхаин.промптс импорт (
ПромптТемплате,
ЦхатПромптТемплате,
ХуманМессагеПромптТемплате,
)
из лангцхаин.ллмс импорт ОпенАИ
фром лангцхаин.цхат_моделс импорт ЦхатОпенАИ

Након тога, увезите пидантске библиотеке као што су БасеМодел, Фиелд и валидатор да бисте користили ЈСОН парсер у ЛангЦхаин-у:

из лангцхаин.оутпут_парсерс импорт ПидантицОутпутПарсер
из пидантиц импорт БасеМодел, Фиелд, валидатор
од куцања листе импорт

Корак 3: Изградња модела

Након што добијете све библиотеке за коришћење пидантиц ЈСОН парсера, једноставно набавите унапред дизајнирани тестирани модел помоћу ОпенАИ() методе:

име_модела = 'тект-давинци-003'
температура = 0.0
модел = ОпенАИ ( Назив модела =име_модела, температура =температура )

Корак 4: Конфигуришите Ацтор БасеМодел

Направите још један модел да бисте добили одговоре у вези са глумцима као што су њихова имена и филмови тражећи филмографију глумца:

класа Глумац ( БасеМодел ) :
назив: стр = Поље ( Опис = 'Име главног глумца' )
називи филмова: Листа [ стр ] = Поље ( Опис = 'Филмови у којима је глумац играо' )


ацтор_куери = 'Желим да видим филмографију било ког глумца'

парсер = ПидантицОутпутПарсер ( пидантиц_објецт =Глумац )

промпт = ПромптТемплате (
шаблон = „Одговорите на упит корисника. {формат_инструцтионс} {куери} ' ,
инпут_вариаблес = [ 'упит' ] ,
делимичне_променљиве = { 'формат_инструцтионс' : парсер.гет_формат_инструцтионс ( ) } ,
)

Корак 5: Тестирање основног модела

Једноставно добијте излаз користећи парсе() функцију са излазном променљивом која садржи резултате генерисане за промпт:

_инпут = промпт.формат_промпт ( упит =ацтор_куери )
излаз = модел ( _инпут.то_стринг ( ) )
парсер.парсе ( излаз )

Глумац по имену „ Том Ханкс ” са листом његових филмова је преузета помоћу пидантске функције из модела:

То је све о коришћењу пидантиц ЈСОН парсера у ЛангЦхаин-у.

Закључак

Да бисте користили пидантиц ЈСОН парсер у ЛангЦхаин-у, једноставно инсталирајте ЛангЦхаин и ОпенАИ модуле да бисте се повезали са њиховим ресурсима и библиотекама. Након тога, увезите библиотеке као што су ОпенАИ и пидантиц да бисте направили основни модел и верификовали податке у облику ЈСОН-а. Након што направите основни модел, извршите функцију парсе() и она ће вратити одговоре за промпт. Овај пост је демонстрирао процес коришћења пидантиц ЈСОН парсера у ЛангЦхаин-у.