Dieser Beitrag veranschaulicht den Prozess der Verwendung des Listenparsers in LangChain.
Wie verwende ich den Listenparser in LangChain?
Die Listenparserklassen werden verwendet, um die Ausgabe in Form einer Liste zu erhalten, die mehrere Objekte enthält, die durch Kommas getrennt sind. Das LangChain-Modul ermöglicht die Verwendung von CommaSeparatedListOutputParser Bibliothek, um die Ausgabe in Form einer strukturierten Liste zu erhalten.
Um den Prozess der Verwendung des Listenparsers in LangChain zu erlernen, führen Sie einfach die aufgeführten Schritte durch:
Schritt 1: Module installieren
Beginnen Sie zunächst mit der Installation des LangChain-Frameworks mit dem Befehl pip install im Python-Notebook oder in der IDE:
Pip Installieren langchain
Ein weiteres zum Herunterladen erforderliches Modul ist OpenAI, das zum Abrufen der OpenAI- und ChatOpenAI-Bibliotheken verwendet wird:
Pip Installieren openai 
Nach der Installation der erforderlichen Module Richten Sie die OpenAI ein Umgebung mithilfe ihres API-Schlüssels nach dem Importieren der „ Du ' Und ' getpass ”Bibliotheken:
Importieren Sie unsgetpass importieren
os.environ [ „OPENAI_API_KEY“ ] = getpass.getpass ( „OpenAI-API-Schlüssel:“ )
Schritt 2: Bibliotheken importieren
Nachdem Sie die OpenAI-Umgebung eingerichtet haben, importieren Sie einfach die Bibliotheken, die für die Verwendung der Listenparser wie CommaSeparatedListOutputParser, OpenAI und viele mehr erforderlich sind:
aus langchain.prompts ChatPromptTemplate importieren
aus langchain.llms OpenAI importieren
Importieren Sie PromptTemplate aus langchain.prompts
aus langchain.chat_models ChatOpenAI importieren
aus langchain.prompts HumanMessagePromptTemplate importieren
Schritt 3: Listenausgabe-Parser erstellen
Der nächste Schritt besteht darin, den Listenausgabeparser zu erstellen und dann die Eingabeaufforderungsvorlage zu konfigurieren, um die Anzahl der Objekte zu begrenzen, die eine Liste bilden sollen:
format_instructions = Output_parser.get_format_instructions ( )
prompt = PromptTemplate (
Vorlage = „Listen Sie fünf {Betreff} auf. \N {format_instructions}' ,
Eingabevariablen = [ 'Thema' ] ,
Teilvariablen = { „format_instructions“ : format_instructions }
)
Schritt 4: Modell testen
Sobald die Eingabeaufforderungsvorlage festgelegt ist, rufen Sie einfach die OpenAI()-Methode auf, um „ Modell ”Variable und stellen Sie dann die Eingabe bereit. Verwenden Sie danach die Funktion „ Ausgabe ”-Variable, die die Eingabeabfrage enthält, und rufen Sie den Parser auf. Die Liste wird basierend auf der Abfrage extrahiert, die durch die Eingabeaufforderungsvorlage eingeschränkt ist:
_input = prompt.format ( Thema = 'Getränke' )
Ausgabe = Modell ( _Eingang )
ausgabe_parser.parse ( Ausgabe )
Hier dreht sich alles um den Prozess der Verwendung des Listenausgabeparsers in LangChain.
Abschluss
Um den Listenausgabeparser in LangChain zu verwenden, installieren Sie einfach die erforderlichen Module, um seine Umgebung mithilfe des OpenAI-API-Schlüssels einzurichten. Importieren Sie anschließend die Bibliotheken, die zum Erstellen und Verwenden des Listenausgabeparsers erforderlich sind, und konfigurieren Sie dann das Modell mit der Vorlagenstruktur der Eingabeaufforderung. Sobald das Modell erfolgreich erstellt wurde, testen Sie es einfach, um die Liste basierend auf den Eingaben des Benutzers zu erhalten. In dieser Anleitung wurde der Prozess der Verwendung des Listenausgabeparsers in LangChain veranschaulicht.