מדריך זה ימחיש את תהליך טעינת השרשראות מ- LangChain Hub.
כיצד להוסיף מצב זיכרון בשרשרת באמצעות LangChain?
ניתן להשתמש במצב זיכרון כדי לאתחל את השרשראות מכיוון שהוא יכול להתייחס לערך האחרון המאוחסן בשרשרות אשר ישמש בעת החזרת הפלט. כדי ללמוד את התהליך של הוספת מצב זיכרון בשרשרות באמצעות מסגרת LangChain, פשוט עברו על המדריך הקל הזה:
שלב 1: התקן מודולים
ראשית, היכנס לתהליך על ידי התקנת מסגרת LangChain עם התלות שלה באמצעות פקודת pip:
pip להתקין langchain
התקן גם את מודול OpenAI כדי לקבל את הספריות שלו שניתן להשתמש בהן כדי להוסיף מצב זיכרון בשרשרת:
pip להתקין openai
קבל את מפתח ה-API מחשבון OpenAI ו להקים את הסביבה להשתמש בו כדי שהרשתות יוכלו לגשת אליו:
יְבוּא אתה
יְבוּא getpass
אתה . בְּעֵרֶך [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass . getpass ( 'מפתח API של OpenAI:' )
שלב זה חשוב כדי שהקוד יפעל כראוי.
שלב 2: ייבוא ספריות
לאחר הגדרת הסביבה, פשוט ייבא את הספריות להוספת מצב הזיכרון כמו LLMChain, ConversationBufferMemory ורבים נוספים:
מ langchain. שרשראות יְבוּא ConversationChainמ langchain. זיכרון יְבוּא ConversationBufferMemory
מ langchain. chat_models יְבוּא ChatOpenAI
מ langchain. שרשראות . llm יְבוּא LLMChain
מ langchain. הנחיות יְבוּא PromptTemplate
שלב 3: בניית שרשראות
כעת, פשוט בנה שרשראות עבור ה-LLM באמצעות שיטת OpenAI() ותבנית של ההנחיה באמצעות השאילתה כדי לקרוא לשרשרת:
לְשׂוֹחֵחַ = ChatOpenAI ( טֶמפֶּרָטוּרָה = 0 )prompt_template = 'כתוב בדיחה {סגנון}'
llm_chain = LLMChain ( llm = לְשׂוֹחֵחַ , מיידי = PromptTemplate. מתבנית ( prompt_template ) )
llm_chain ( תשומות = { 'סִגְנוֹן' : 'נָדוֹשׁ' } )
הדגם הציג את הפלט באמצעות מודל LLM כפי שמוצג בצילום המסך למטה:
שלב 4: הוספת מצב זיכרון
כאן אנו הולכים להוסיף את מצב הזיכרון בשרשרת בשיטת ConversationBufferMemory() ולהפעיל את השרשרת כדי לקבל 3 צבעים מהקשת:
שִׂיחָה = ConversationChain (llm = לְשׂוֹחֵחַ ,
זיכרון = ConversationBufferMemory ( )
)
שִׂיחָה. לָרוּץ ( 'תן בקצרה את שלושת הצבעים בקשת' )
הדגם הציג רק שלושה צבעי הקשת וההקשר נשמר בזיכרון השרשרת:
כאן אנו מפעילים את השרשרת עם פקודה מעורפלת כמו ' 4 אחרים? כך שהדגם עצמו מקבל את ההקשר מהזיכרון ומציג את צבעי הקשת הנותרים:
שִׂיחָה. לָרוּץ ( '4 אחרים?' )הדגם עשה בדיוק את זה, מכיוון שהוא הבין את ההקשר והחזיר את ארבעת הצבעים הנותרים מסט הקשת בענן:
זה הכל לגבי טעינת שרשראות מ- LangChain Hub.
סיכום
כדי להוסיף את הזיכרון לשרשראות באמצעות מסגרת LangChain, פשוט התקן מודולים כדי להגדיר את הסביבה לבניית ה-LLM. לאחר מכן, ייבא את הספריות הנדרשות לבניית השרשראות ב-LLM ולאחר מכן הוסף לו את מצב הזיכרון. לאחר הוספת מצב הזיכרון לשרשרת, פשוט תן פקודה לשרשרת כדי לקבל את הפלט ואז תן פקודה נוספת בהקשר של הקודמת כדי לקבל את התשובה הנכונה. פוסט זה הרחיב את התהליך של הוספת מצב זיכרון בשרשרות באמצעות מסגרת LangChain.