Почетак рада са агентима у ЛангЦхаин-у?

Pocetak Rada Sa Agentima U Langchain U

ЛангЦхаин је оквир за решавање обраде природног језика за прављење апликација или софтвера који могу да комуницирају и разговарају са људима. Цхат ботови или модели великих језика (ЛЛМ) су дизајнирани да створе окружење које може да делује као интерфејс за ћаскање/разговор. Ови разговори се воде на људским језицима који се називају природни језици попут енглеског итд. између људи и АИ модела.

Куицк Оутлине

Овај пост ће показати следеће:

Шта су агенти у обради природног језика (НЛП)

Почетак рада са агентима у ЛангЦхаин-у

Инсталирање оквира
Конфигуришите модел ћаскања
Грађевински агент
Позивање агента
Конфигуришите алатке за агенте
Тестирање агента

Закључак

Шта су агенти у обради природног језика (НЛП)?

Агенти су виталне компоненте апликације природног језика и користе Разумевање природног језика (НЛУ) да разумеју упите. Ови агенти су програми који делују као конверзацијски шаблон за интеракцију са људима користећи низ задатака. Агенти користе више алата које агент може позвати да изврши више радњи или одреди следећи задатак који треба да изврши.

Почетак рада са агентима у ЛангЦхаин-у

Започните процес изградње агената за разговор са људима тако што ћете издвојити излаз користећи агенте у ЛангЦхаин-у. Да бисте научили процес почетка рада са агентима у ЛангЦхаин-у, једноставно следите доле наведене кораке:

Корак 1: Инсталирање оквира

Прво, започните са процесом инсталирања ЛангЦхаин оквира користећи „ пип ” да бисте добили потребне зависности за коришћење агената:

пип инсталл лангцхаин

Инсталирајте ОпенАИ модул за изградњу ЛЛМ-а и користите га за конфигурисање агената у ЛангЦхаин-у:

пип инсталл опенаи

Поставите окружење за ОпенАИ модул користећи свој АПИ кључ са налога покретањем следећег кода:

увоз ти
увоз гетпасс

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

Корак 2: Конфигуришите модел ћаскања

Увезите ЦхатОпенАИ модул из ЛангЦхаин-а да бисте направили ЛЛМ користећи његову функцију:

из лангцхаин. цхат_моделс увоз ЦхатОпенАИ

ллм = ЦхатОпенАИ ( температура = 0 )

Увезите алате за агента да конфигурише задатке или радње које агент треба да изврши. Следећи код користи метод гет_ворд_ленгтх() да би добио дужину речи коју је дао корисник:

из лангцхаин. агенти увоз оруђе

@ оруђе

деф гет_ворд_ленгтх ( реч: стр ) - > инт :

'''добијање дужине речи'''

повратак само ( реч )

алата = [ гет_ворд_ленгтх ]

Конфигуришите шаблон или структуру за модел ћаскања да бисте креирали интерфејс за ћаскање:

из лангцхаин. упити увоз ЦхатПромптТемплате , МессагесПлацехолдер

промпт = ЦхатПромптТемплате. фром_мессагес ( [

( 'систем' , 'ваш помоћник је прилично невероватан, али треба побољшати израчунавање дужина' ) ,

( 'корисник' , '{улазни}' ) ,

МессагесПлацехолдер ( име_променљиве = 'агент_сцратцхпад' ) ,

] )

Корак 3: Агент за изградњу

Увезите библиотеку алата за прављење ЛЛМ-а помоћу алата користећи ОпенАИ функције из ЛангЦхаин модула:

из лангцхаин. алата . дати, пружити увоз формат_тоол_то_опенаи_фунцтион

ллм_витх_тоолс = ллм. везати (

функције = [ формат_тоол_то_опенаи_фунцтион ( т ) за т ин алата ]

)

Конфигуришите агента користећи агент функције ОпенАИ да користи излазни парсер за постављање секвенци акција/задатака:

из лангцхаин. агенти . формат_сцратцхпад увоз формат_то_опенаи_фунцтионс

из лангцхаин. агенти . оутпут_парсерс увоз ОпенАИФунцтионсАгентОутпутПарсер

агент = {

'улазни' : ламбда к: к [ 'улазни' ] ,

'агент_сцратцхпад' : ламбда к: формат_то_опенаи_фунцтионс ( Икс [ 'интермедиате_степс' ] )

} | промпт | ллм_витх_тоолс | ОпенАИФунцтионсАгентОутпутПарсер ( )

Корак 4: Позивање агента

Следећи корак користи функцију инвоке() за позивање агента користећи аргументе инпут и интермедиате_степс:

агент. призивати ( {

'улазни' : 'колико слова у речи добро' ,

'интермедиате_степс' : [ ]

} )

Корак 5: Конфигуришите алатке за агенте

Након тога, једноставно увезите библиотеку АгентФинисх да бисте конфигурисали интермедиате_степс интеграцијом свих корака у низу да бисте довршили активност:

из лангцхаин. шема . агент увоз АгентФинисх
интермедиате_степс = [ ]
док Истина :
излаз = агент. призивати ( {
'улазни' : 'писма у добру' ,
'интермедиате_степс' : интермедиате_степс
} )
ако исинстанце ( излаз , АгентФинисх ) :
крајњи резултат = излаз. ретурн_валуес [ 'излаз' ]
пауза
друго :
принт ( излаз. оруђе , излаз. тоол_инпут )
оруђе = {
'гет_ворд_ленгтх' : гет_ворд_ленгтх
} [ излаз. оруђе ]
посматрање = оруђе. трцати ( излаз. тоол_инпут )
интермедиате_степс. додати ( ( излаз , посматрање ) )
принт ( крајњи резултат )

Корак 6: Тестирање агента

Сада покрените агент позивањем методе АгентЕкецутор() након увоза његове библиотеке из ЛангЦхаин-а:

из лангцхаин. агенти увоз АгентЕкецутор

агент_екецутор = АгентЕкецутор ( агент = агент , алата = алата , вербосе = Истина )

На крају, позовите агент_екецутор са улазним аргументом да бисте унели упит за агента:

агент_екецутор. призивати ( { 'улазни' : 'колико слова у речи добро' } )

Агент је приказао одговор на питање дато у улазном аргументу након завршетка ланца:

То је све о почетку рада са агентима у оквиру ЛангЦхаин-а.

Закључак

Да бисте започели са агентима у ЛангЦхаин-у, једноставно инсталирајте модуле потребне за подешавање окружења помоћу ОпенАИ АПИ кључа. Након тога, конфигуришите модел ћаскања постављањем шаблона промпта за изградњу агента са редоследом међукорака. Када је агент конфигурисан, једноставно направите алате тако што ћете навести задатке након што кориснику дате улазни низ. Овај блог је демонстрирао процес коришћења агената у ЛангЦхаин-у.