Руководство по использованию LangChain: модели, запросы и анализ вывода от OpenAI

Учебное руководство по моделям, запросам и анализаторам вывода LangChain от OpenAI

Введение

LangChain - это набор инструментов с открытым исходным кодом, разработанный OpenAI для создания и развертывания языковых приложений с помощью мощных языковых моделей. Он предоставляет простые в использовании интерфейсы для создания запросов, взаимодействия с моделями и анализа вывода.

Создание запросов

Для взаимодействия с моделями LangChain необходимо создать запрос. Запрос - это структура данных, содержащая текст запроса, инструкции по конфигурации модели и параметры postprocess.

from langchain import Request

request = Request(
    text="What is the capital of France?",
    model="text-bison-001",
    num_candidates=3,
    temperature=0.7,
)

Взаимодействие с моделями

После создания запроса можно взаимодействовать с моделью LangChain.

from langchain import Client

client = Client()
response = client.request(request)

Анализ вывода

Модели LangChain возвращают словарь ответов, который содержит список кандидатов, каждый из которых имеет оценку релевантности.

for candidate in response.candidates:
    print(candidate.output)
    print(candidate.score)

Развертывание приложений

LangChain также предоставляет инструменты для развертывания языковых приложений в виде микросервисов.

from langchain import App

app = App()
app.add_route("/chat", ChatService())
app.add_route("/qa", QAService())
app.run()

Дополнительные функции

LangChain предоставляет множество дополнительных функций, таких как:

• Настраиваемые анализаторы вывода
• Параметры фильтрации и сортировки
• Интеграция с различными языковыми моделями
• Поддержка нескольких языков

Заключение

LangChain - это мощный набор инструментов, который упрощает создание и развертывание языковых приложений с использованием моделей OpenAI. Он предоставляет гибкие интерфейсы для создания запросов, взаимодействия с моделями и анализа вывода. LangChain активно разрабатывается и расширяется, что делает его ценным ресурсом для исследователей и инженеров, работающих в области обработки естественного языка.