想做机械加工和橡胶生意怎么做网站,忻州企业网站建设,合肥建设工程市场价格信息,pc网站做移动端适配特殊的chain
langchain中的Chain有很多,能够轻松实现部分需求,极致简化代码,但是实现效果与模型智慧程度有关
会话链
效果与LLMChain大致相同
javascript
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from langchain.chains import ConversationChain
from langchain_community.llms import OpenAI
conversat…特殊的chain
langchain中的Chain有很多,能够轻松实现部分需求,极致简化代码,但是实现效果与模型智慧程度有关
会话链
效果与LLMChain大致相同
javascript
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from langchain.chains import ConversationChain
from langchain_community.llms import OpenAI
conversation ConversationChain(llmOpenAI())SQL链
顾名思义,跟数据库有关,可以使用自然语言进行数据库操作,他自动生成sql语句操作,并且进行归纳回答,速度比直接使用数据库链接工具更慢,智慧程度低对的模型进行理解自然语言时出现偏差可能会把数据库秒了.属于待开发功能
ini
复制代码# pip install -U langchain langchain-community langchain-openai
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.chains import create_sql_query_chain#查询链
from langchain_community.utilities import SQLDatabase
db SQLDatabase.from_uri(mysqlpymysql://{数据库用户名}:{密码}localhost/{数据库名})
llm ChatOpenAI(modelgpt-3.5-turbo, temperature0)
chain create_sql_query_chain(llm, db)
response chain.invoke({question: 这个数据库中有多少数据})ini
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#数据库crud都能操作,但是可能会秒数据库,在以后的版本可能会被移除
import os
from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
load_dotenv(find_dotenv())
OPENAI_API_BASEos.environ[OPENAI_API_BASE]
OPENAI_API_KEYos.environ[OPENAI_API_KEY]
os.environ[SERPAPI_API_KEY]
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.utilities import SQLDatabase
from langchain_experimental.sql import SQLDatabaseChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
db SQLDatabase.from_uri(mysqlpymysql://{数据库用户名}:{密码}localhost/{数据库名})
llmChatOpenAI(api_keyOPENAI_API_KEY,base_urlOPENAI_API_BASE,temperature0)#扩散度置为0,回答更准确
memory ConversationBufferMemory(memory_keychat_history)
db_chain SQLDatabaseChain(llmllm,databasedb, verboseFalse,use_query_checkerTrue, memorymemory)
text表中有那些字段
resdb_chain.run(text)
print(res)抽取链
将人的自然语言转换成结构化语句,除了使用人力或者专门训练的模型似乎没有好的解决办法langchain中有个内置的抽取链,能够做到这件难事儿,实现抽取链有两种方式 使用langchain的create_extraction_chain
使用langchain稳定版本中的抽取链
ini
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import os
from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
load_dotenv(find_dotenv())
OPENAI_API_BASEos.environ[OPENAI_API_BASE]
OPENAI_API_KEYos.environ[OPENAI_API_KEY]
from langchain.chains import create_extraction_chain
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import (PromptTemplate,
)llmChatOpenAI(api_keyOPENAI_API_KEY,base_urlOPENAI_API_BASE,temperature0)def extract(res:str):prompt PromptTemplate(template分析出\n{res}\n中的水果\n,#进行提示告诉它该怎么做input_variables[res],)# Schema定义结构化的数据模型schema {properties: {reason: {fruit: string},},required: [fruit],}chain create_extraction_chain(schema, llm, prompt,verboseTrue)return chain.run(res)if __name__ __main__:res 我喜欢吃苹果,它让我感到幸福print(extract(res))使用kor.extraction的create_extraction_chain
ini
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#pip install kor
import os
from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
load_dotenv(find_dotenv())
OPENAI_API_BASEos.environ[OPENAI_API_BASE]
OPENAI_API_KEYos.environ[OPENAI_API_KEY]
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.schema.prompt_template import BasePromptTemplate
from kor.extraction import create_extraction_chain# %% 信息抽取链 %%
from kor.nodes import Object, Text, Number #%% 节点类型 %%
import jsondef json_dump(json_object): json_formatted_str json.dumps(json_object, indent2, ensure_asciiFalse) print(json_formatted_str)llmChatOpenAI(api_keyOPENAI_API_KEY,base_urlOPENAI_API_BASE,temperature0)res_schema Object(id成绩,description关于成绩的信息,# %%描述信息 %%attributes[#%% 属性text表示字符串字段number表示数字字段 %%Text(idname,description这个人的名字.),Text(idResults,description关于这个人的成绩.),Number(idranking,description关于这个人的排名.)],examples[# 给模型的样本例子将数据输出成例子一样的格式 (张山这次获得第一名他考了100分, 而李四获得第五名他考了80.,[{name: 张三, Results: 100, ranking: 1},{name: 李四, Results: 80, ranking: 5},],)]
)
extraction_chain create_extraction_chain(llm, res_schema)
text王五比赵六多10分赵六只考了60分排十名赵六比他多三名
outputextraction_chain.run(text)
json_dump(output)根据使用,第三方的kor抽取效果要更好,但是会有警告,而且需要自己转换数据类型,官方也没有给出后续是否会移除这个kor
QA链
众所周知,大语言模型知道很多东西,知识很有广度,但我问他xx大学有什么选修课的时候,他可能就无法回答,如果他有这个大学的选修课知识库,就能回答了,所以QA链就是基于某个知识库进行问答的,这个知识库可以是txt,pdf,或者mongoDB,但必须是一个文档.
需要将文档进行加载,使用text_splitter进行向量存储,这里有一个向量数据库的概念就不过多描述了,有兴趣可以自行了解.
ini
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import os
from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
load_dotenv(find_dotenv())
OPENAI_API_BASEos.environ[OPENAI_API_BASE]
OPENAI_API_KEYos.environ[OPENAI_API_KEY] from langchain_openai import ChatOpenAI,OpenAIEmbeddingsfrom langchain_community.document_loaders import PyMuPDFLoaderfrom langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.vectorstores import ChromaPDF_NAME xxx.pdf##pdf的地址
docs PyMuPDFLoader(PDF_NAME).load()##加载到docs中
#进行向量存储
text_splitter RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size1000, chunk_overlap200)
split_docs text_splitter.split_documents(docs)embeddings OpenAIEmbeddings()
vectorstore Chroma.from_documents(split_docs, embeddings, collection_nameserverless_guide)llmChatOpenAI(api_keyOPENAI_API_KEY,base_urlOPENAI_API_BASE,temperature0)
chain load_qa_chain(llm, chain_typestuff,verboseTrue)def search_recommend(human_input):query human_inputsimilar_docs vectorstore.similarity_search(query, 3)reschain.run(input_documentssimilar_docs, questionquery)#run方法后续将换成invokereturn restext简单介绍一下主要内容
ressearch_recommend(text)
print(res)langchain中还有更多其他的链,可在官方文档中查看,最好是英文文档,中文文档更新速度很慢
如何系统的去学习大模型LLM
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目标了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。内容 L1.1 人工智能简述与大模型起源L1.2 大模型与通用人工智能L1.3 GPT模型的发展历程L1.4 模型工程 - L1.4.1 知识大模型 - L1.4.2 生产大模型 - L1.4.3 模型工程方法论 - L1.4.4 模型工程实践L1.5 GPT应用案例
阶段2AI大模型API应用开发工程
目标掌握AI大模型API的使用和开发以及相关的编程技能。内容 L2.1 API接口 - L2.1.1 OpenAI API接口 - L2.1.2 Python接口接入 - L2.1.3 BOT工具类框架 - L2.1.4 代码示例L2.2 Prompt框架 - L2.2.1 什么是Prompt - L2.2.2 Prompt框架应用现状 - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架 - L2.2.4 Prompt框架与Thought - L2.2.5 Prompt框架与提示词L2.3 流水线工程 - L2.3.1 流水线工程的概念 - L2.3.2 流水线工程的优点 - L2.3.3 流水线工程的应用L2.4 总结与展望
阶段3AI大模型应用架构实践
目标深入理解AI大模型的应用架构并能够进行私有化部署。内容 L3.1 Agent模型框架 - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念 - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件 - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节L3.2 MetaGPT - L3.2.1 MetaGPT的基本概念 - L3.2.2 MetaGPT的工作原理 - L3.2.3 MetaGPT的应用场景L3.3 ChatGLM - L3.3.1 ChatGLM的特点 - L3.3.2 ChatGLM的开发环境 - L3.3.3 ChatGLM的使用示例L3.4 LLAMA - L3.4.1 LLAMA的特点 - L3.4.2 LLAMA的开发环境 - L3.4.3 LLAMA的使用示例L3.5 其他大模型介绍
阶段4AI大模型私有化部署
目标掌握多种AI大模型的私有化部署包括多模态和特定领域模型。内容 L4.1 模型私有化部署概述L4.2 模型私有化部署的关键技术L4.3 模型私有化部署的实施步骤L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划
阶段11-2个月建立AI大模型的基础知识体系。阶段22-3个月专注于API应用开发能力的提升。阶段33-4个月深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。阶段44-5个月专注于高级模型的应用和部署。
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