Како користити резиме разговора у ЛангЦхаин-у?

Kako Koristiti Rezime Razgovora U Langchain U



ЛангЦхаин је оквир који се може користити за изградњу језичких модела користећи огромну количину скупова података за обуку изграђених на природним језицима. ЛангЦхаин обезбеђује библиотеке и зависности које се могу користити за прављење и управљање цхатботовима и језичким моделима као што су ЛЛМ. Ови модели се углавном сматрају машинама за разговор или извлачење неких информација на основу упутстава написаних на језицима сличним људима.

Овај водич ће илустровати процес коришћења резимеа разговора у ЛангЦхаин-у.

Како користити резиме разговора у ЛангЦхаин-у?

ЛангЦхаин обезбеђује библиотеке као што је ЦонверсатионСуммариМемори које могу издвојити комплетан резиме ћаскања или разговора. Може се користити за добијање главних информација о разговору без потребе за читањем свих порука и текста доступних у ћаскању.







Да бисте научили процес коришћења резимеа разговора у ЛангЦхаин-у, једноставно пређите на следеће кораке:



Корак 1: Инсталирајте модуле

Прво, инсталирајте оквир ЛангЦхаин да бисте добили његове зависности или библиотеке користећи следећи код:



пип инсталл лангцхаин





Сада инсталирајте ОпенАИ модуле након инсталирања ЛангЦхаин-а користећи команду пип:

пип инсталл опенаи



Након инсталирања модула, једноставно поставити окружење користећи следећи код након што добијете АПИ кључ са ОпенАИ налога:

увоз ти

увоз гетпасс

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

Корак 2: Коришћење резимеа разговора

Уђите у процес коришћења резимеа разговора тако што ћете увести библиотеке са ЛангЦхаин-а:

из лангцхаин. меморија увоз ЦонверсатионСуммариМемори , ЦхатМессагеХистори

из лангцхаин. ллмс увоз ОпенАИ

Конфигуришите меморију модела користећи методе ЦонверсатионСуммариМемори() и ОпенАИ() и сачувајте податке у њој:

меморија = ЦонверсатионСуммариМемори ( ллм = ОпенАИ ( температура = 0 ) )

меморија. саве_цонтект ( { 'улазни' : 'Здраво' } , { 'излаз' : 'Здраво' } )

Покрените меморију тако што ћете позвати лоад_мемори_вариаблес() метод за издвајање података из меморије:

меморија. лоад_мемори_вариаблес ( { } )

Корисник такође може добити податке у облику разговора као сваки ентитет са посебном поруком:

меморија = ЦонверсатионСуммариМемори ( ллм = ОпенАИ ( температура = 0 ) , ретурн_мессагес = Истина )

меморија. саве_цонтект ( { 'улазни' : 'Здраво' } , { 'излаз' : 'Здраво шта има' } )

Да бисте одвојено добили поруку вештачке интелигенције и људи, извршите метод лоад_мемори_вариаблес():

меморија. лоад_мемори_вариаблес ( { } )

Сачувајте резиме разговора у меморији, а затим извршите меморију да бисте приказали резиме ћаскања/разговора на екрану:

поруке = меморија. цхат_мемори . поруке

претходни_сажетак = ''

меморија. предицт_нев_суммари ( поруке , претходни_сажетак )

Корак 3: Коришћење резимеа разговора са постојећим порукама

Корисник такође може добити резиме разговора који постоји ван класе или ћаскања користећи ЦхатМессагеХистори() поруку. Ове поруке се могу додати у меморију како би се аутоматски генерисао резиме комплетног разговора:

историје = ЦхатМессагеХистори ( )

историје. адд_усер_мессаге ( 'Здраво' )

историје. адд_аи_мессаге ( 'здраво!' )

Изградите модел као што је ЛЛМ користећи ОпенАИ() метод за извршавање постојећих порука у цхат_мемори променљива:

меморија = ЦонверсатионСуммариМемори. фром_мессагес (
ллм = ОпенАИ ( температура = 0 ) ,
цхат_мемори = историје ,
ретурн_мессагес = Истина
)

Извршите меморију користећи бафер да бисте добили резиме постојећих порука:

меморија. тампон

Извршите следећи код да бисте изградили ЛЛМ тако што ћете конфигурисати бафер меморију користећи поруке ћаскања:

меморија = ЦонверсатионСуммариМемори (
ллм = ОпенАИ ( температура = 0 ) ,
тампон = '''Човек пита машину о себи
Систем одговара да је АИ изграђен за добро јер може помоћи људима да остваре свој потенцијал'''
,
цхат_мемори = историје ,
ретурн_мессагес = Истина
)

Корак 4: Коришћење резимеа разговора у ланцу

Следећи корак објашњава процес коришћења резимеа разговора у ланцу користећи ЛЛМ:

из лангцхаин. ллмс увоз ОпенАИ
из лангцхаин. ланцима увоз ЦонверсатионЦхаин
ллм = ОпенАИ ( температура = 0 )
разговор_са_резимеом = ЦонверсатионЦхаин (
ллм = ллм ,
меморија = ЦонверсатионСуммариМемори ( ллм = ОпенАИ ( ) ) ,
вербосе = Истина
)
разговор_са_резимеом. предвидети ( улазни = 'Здраво како си' )

Овде смо почели да градимо ланце тако што смо започели разговор љубазним упитом:

Сада уђите у разговор тако што ћете питати нешто више о последњем излазу да бисте га проширили:

разговор_са_резимеом. предвидети ( улазни = 'Реци ми више о томе!' )

Модел је објаснио последњу поруку са детаљним уводом у АИ технологију или цхатбот:

Издвојите тачку интересовања из претходног резултата да бисте конверзацију водили у одређеном правцу:

разговор_са_резимеом. предвидети ( улазни = 'Невероватно Колико је добар овај пројекат?' )

Овде добијамо детаљне одговоре од бота користећи библиотеку меморије резимеа разговора:

То је све о коришћењу резимеа разговора у ЛангЦхаин-у.

Закључак

Да бисте користили поруку резимеа разговора у ЛангЦхаин-у, једноставно инсталирајте модуле и оквире потребне за подешавање окружења. Када је окружење подешено, увезите ЦонверсатионСуммариМемори библиотека за прављење ЛЛМ-ова коришћењем ОпенАИ() методе. Након тога, једноставно користите резиме разговора да бисте издвојили детаљан излаз из модела који је резиме претходног разговора. Овај водич је разрадио процес коришћења меморије резимеа разговора помоћу ЛангЦхаин модула.