Büyük Dil Modelleri veya LLM'ler, doğal dillerdeki komutları kullanarak veri getiren sohbet robotları oluşturmaya yönelik güçlü bir tür sinir ağı algoritmasıdır. Yüksek Lisans, makinelerin/bilgisayarların doğal dili daha iyi anlamasını ve insanlar gibi dil üretmesini sağlar. LangChain modülü ayrıca NLP modelleri oluşturmak için de çalışır. Ancak LLM'si yoktur ancak birçok farklı LLM ile etkileşime izin verir.
Bu kılavuz, LangChain kullanarak Büyük Dil Modelleriyle etkileşim kurma sürecini açıklayacaktır.
LangChain Kullanarak Yüksek Lisans'larla Nasıl Etkileşime Geçilir?
LangChain kullanarak Yüksek Lisans'larla etkileşim kurmak için örnekler içeren bu basit adım adım kılavuzu takip etmeniz yeterlidir:
Yüksek Lisans'larla Etkileşim İçin Modüller Kurun
LangChain kullanarak Yüksek Lisans'larla etkileşim sürecine başlamadan önce “ uzun zincir ” modülü aşağıdaki kodu kullanarak:
pip düzenlemek uzun zincir
OpenAI çerçevesini yüklemek için aşağıdaki kod aracılığıyla LLM'lerle etkileşimde bulunmak üzere API anahtarını kullanın:
Şimdi içe aktarın ' Sen ' Ve ' geçiş izni ” kodu çalıştırdıktan sonra OpenAI API anahtarını kullanmak için:
bizi ithal et
getpass'ı içe aktar
işletim sistemi ortamı [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass.getpass ( 'OpenAI API Anahtarı:' )
LLM'yi aramak
İşlevini ''ye atamak için OpenAI kütüphanesini LangChain modülünden içe aktarın llm ” değişken:
langchain.llms'den OpenAI'yi içe aktarınllm = OpenAI ( )
Bundan sonra, sadece “ llm ” işlevi ve parametresi olarak bilgi istemi sorgusu:
Yüksek Lisans'ı Kullanarak Birden Çok Metin Oluşturun
LLM'den metin oluşturmak ve bunları “ llm_result ” değişken:
llm_result = llm.generate ( [ 'Bir şaka duymak istiyorum' , 'Bir şiir yaz' ] * on beş )
'İçinde saklanan nesnelerin uzunluğunu alın' llm_result created() fonksiyonunu kullanan değişken:
Değişkeni nesnelerin dizin numarasıyla çağırmanız yeterlidir:
Aşağıdaki ekran görüntüsü “ llm_result ” değişkeni 0-indeksinde şakayı oluşturuyor:
llm_result değişkenine yerleştirilen şiiri oluşturmak için Generations() yöntemini index -1 parametresiyle birlikte kullanın:
Oluşturulan işlevi kullanarak önceki LLM'de oluşturulan sağlayıcıya özel bilgileri almak için, oluşturulan çıktıyı sonuç değişkeninde görüntülemeniz yeterlidir:
Bu tamamen doğal dil oluşturmak için LangChain çerçevesini kullanarak LLM'lerle etkileşim kurmakla ilgilidir.
Çözüm
LangChain'i kullanarak Büyük Dil Modelleri ile etkileşimde bulunmak için, LLM'lere yönelik kütüphaneleri içe aktarmak üzere LangChain ve OpenAI gibi çerçeveleri kurmanız yeterlidir. Bundan sonra, doğal dili anlamak veya oluşturmak için LLM'ler olarak kullanılacak OpenAI API anahtarını sağlayın. Doğal dilde giriş istemi için LLM'yi kullanın ve ardından komuta dayalı metin oluşturmak için onu çağırın. Bu kılavuz, LangChain modüllerini kullanarak Büyük Dil Modelleriyle etkileşim kurma sürecini açıklamıştır.