פוסט זה ימחיש את תהליך השימוש במנתח הרשימות ב-LangChain.
כיצד להשתמש ב-List Parser ב-LangChain?
מחלקות מנתח הרשימות משמשות כדי לקבל את הפלט בצורה של רשימה המכילה מספר אובייקטים המופרדים באמצעות פסיקים. מודול LangChain מאפשר שימוש ב- CommaSeparatedListOutputParser ספרייה כדי לקבל את הפלט בצורה של רשימה מובנית.
כדי ללמוד את תהליך השימוש במנתח הרשימות ב-LangChain, פשוט עברו על השלבים המפורטים:
שלב 1: התקן מודולים
ראשית, התחל על ידי התקנת מסגרת LangChain באמצעות פקודת pip install במחברת Python או IDE:
צִפצוּף להתקין langchain
מודול נוסף שנדרש להורדה הוא OpenAI המשמש כדי לקבל את הספריות OpenAI ו- ChatOpenAI:
צִפצוּף להתקין openai 
לאחר התקנת המודולים הנדרשים, הגדר את OpenAI סביבה באמצעות מפתח ה-API שלה לאחר ייבוא ה-' אתה ' ו' getpass ' ספריות:
לייבא אותנוייבוא getpass
os.environ [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass.getpass ( 'מפתח API של OpenAI:' )
שלב 2: ייבוא ספריות
לאחר הגדרת סביבת OpenAI, פשוט ייבא את הספריות הנדרשות כדי להשתמש במנתחי הרשימות כמו CommaSeparatedListOutputParser, OpenAI ועוד רבים:
מאת langchain.prompts ייבוא ChatPromptTemplate
מאת langchain.llms ייבוא OpenAI
מ-langchain.prompts ייבוא PromptTemplate
מאת langchain.chat_models ייבוא ChatOpenAI
מאת langchain.prompts ייבוא HumanMessagePromptTemplate
שלב 3: בניית מנתח פלט של רשימה
השלב הבא הוא לבנות את מנתח פלט הרשימה ולאחר מכן להגדיר את תבנית ההנחיות כדי להגביל את מספר האובייקטים ליצירת רשימה:
format_instructions = output_parser.get_format_instructions ( )
prompt = PromptTemplate (
תבנית = 'רשימה חמישה {נושא}. \n {format_instructions}' ,
משתני_קלט = [ 'נושא' ] ,
משתנים_חלקיים = { 'פורמט_הוראות' : format_instructions }
)
שלב 4: בדיקת מודל
לאחר הגדרת תבנית ההנחיה, פשוט התקשר לשיטת OpenAI() כדי להגדיר את ' דֶגֶם ' משתנה ולאחר מכן ספק את הקלט. לאחר מכן, השתמש ב' תְפוּקָה משתנה המכיל את שאילתת הקלט וקורא למנתח. זה יחלץ את הרשימה על סמך השאילתה המוגבלת על ידי תבנית ההנחיה:
_input = prompt.format ( נושא = 'מַשׁקָאוֹת' )
פלט = דגם ( _קֶלֶט )
output_parser.parse ( תְפוּקָה )
זה הכל לגבי תהליך השימוש במנתח הפלט של הרשימה ב-LangChain.
סיכום
כדי להשתמש במנתח פלט הרשימה ב-LangChain, פשוט התקן את המודולים הנדרשים כדי להגדיר את הסביבה שלו באמצעות מפתח OpenAI API. לאחר מכן, ייבא את הספריות הנדרשות כדי לבנות ולהשתמש במנתח פלט הרשימה ולאחר מכן להגדיר את המודל עם מבנה התבנית של הפקודה. לאחר שהמודל נבנה בהצלחה, פשוט בדוק את המודל כדי לקבל את הרשימה על סמך הקלט שסופק על ידי המשתמש. מדריך זה הדגים את תהליך השימוש במנתח פלט הרשימות ב-LangChain.