LangChain est ferramentum incisurae et robustum ad phaleras potentia Exemplar Magnae Linguae (LLMs).
Hae LLMs facultates praeclaras possident et efficaciter amplam operum aciem occupare possunt. Gravis tamen est animadvertere vires suas in natura communi potius quam in profundiore peritia tenere. Eius popularis celeritas cum GPT-IV introductione increvit.
Dum LLMs in variis officiis tractandis excellunt, limitationes praebere possunt cum fit ut responsa vel armamenta specifica praebeat quae altam cognitionem dominii requirunt. Considera, exempli gratia, adhibitis LLM ad interrogata respondere vel opera exercere intra agros speciales sicut medicina vel lex.
Dum LLM certe respondere potest generalibus quaestionibus de his campis, luctari potest ut responsa accuratiora vel nuuctata offerat, quae necessitatem cognitionis vel peritiae propriae necessitant.
Causa est, quia LLMs in immensa copia notitiarum textuum ex diversis fontibus exercentur, ut formas discant, contextum intellegant, responsiones cohaerentes gignant. Eorum autem institutio proprie non pertinet ad cognitionem dominii specialem vel specialem acquirendam, quantum periti humani in illis agris.
Cum igitur LangChain, coniunctus cum LLMs, inaestimabile instrumentum pro amplitudine officiorum esse possit, Gravis est agnoscere altam peritiam domain adhuc in quibusdam adiunctis necessariam esse. Humani periti cum scientia speciali necessarias profunditates, incognitas, intellegentias, et contextus speciales perceptiones, quae solae LLMs possent esse, praebere possunt.
Monere volumus LangChain s soUicitudo seu vultus ad GitHub promptuario ad diligentiorem cognitionem sui typici usus casuum. Valde consilium est ut maiorem huius fasciculi imaginem accipias.
Quomodo operatur?
Ad propositum et opus intelligendum LangChain, exemplum practicum consideremus. Novimus GPT-4 cognitionem generalem infigendam habere et certa responsa praebere quaestionibus amplis.
Sed quid si informationes specificas ex nostra notitia desideramus, ut documentum personale, librum, fasciculum PDF, vel datorum proprietarium?
LangChain nobis concedit coniungere a magna lingua exemplar sicut GPT-IV ad nostros fontes data. Superat simpliciter praeterire aculeum textus in machinam chat. Sed totum datorum notitia nostra referta possumus referre.
Cum optatas informationes obtinemus, LangChain nos adiuvare potest in certis actionibus accipiendis. Exempli gratia, possumus eam inscriptionem mittere in qua certa singularia instruere.
Ad hoc assequendum sequimur accessionem pipelineam LangChain utentem. Primum documentum, quod volumus, accipimus lingua exemplar ut referat ac dividat in pauciores personas. Hae chunkae tunc reponuntur sicut emblemationes, quae sunt vector repraesentationes textus, in Vector Database.
Hoc paroeciali exemplo possumus aedificare linguam applicationes quae vexillum pipelinum sequuntur: a user quaestionem initialem quaerit, quae deinde exemplar linguae mittitur. Repraesentatio vectoris quaestionis ad similitudinem inquisitionis in Vector Database adhibita est, quae rerum notitiarum stimulos reperiebat.
Hi homines inde ad exemplar linguae saginantur, ut id responsum praebeat vel actionem desideratam capiat.
LangChain faciliorem reddit progressionem applicationum quae sunt conscii notitiae, sicut in vectore notarum nostrarum referre possumus et authenticas, sicut actiones accipere possunt ultra interrogationes respondentes. T
eius multitudinem casuum usui practici aperit, praesertim in subsidiis personalibus, ubi magnae linguae exemplar negotia tractari possunt sicut volatus libri, pecuniam transferentes vel rebus actis publicani adiuvantes.
Accedit, consectaria ad discendum ac discendum novas res significantes sunt, ut exemplar linguae integrae syllabae referat et processum discendi expediat. Coding, analysi et notitiae scientiae etiam exspectantur ut his progressionibus plurimum afficiantur.
Una exspectationum maxime excitantium magna exempla coniungit linguarum cum notitia societatis existentium, ut informationes mos notitias vel venalicium notitias. Haec integratio cum APIs provectis sicut Meta's API vel API Google promittit progressus exponentiales in notitia analyticorum et notitiarum scientiarum.
Quam aedificare webpage (Demo)
In statu, Langchain praesto est ut Python et JavaScript Packages.
Web App demonstrationem creare possumus adhibitis Streamlit, LangChain, et exemplar OpenAI GPT-3 ad conceptum LangChain efficiendum.
Sed primum paucas clientelas instituere debemus, in iis Streamlit, LangChain, et OpenAI.
PRIMA
Streamlit: Popularis Python sarcina pro notitia scientiarum relatarum applicationum telae creando
OpenAI: Accessus ad exemplar linguae OpenAI GPT-3 opus est.
Ad has clientelas instituendas, his utere mandatis cmd:
pip install streamlit
pip install langchain
pip install openai
Import Packages
Incipimus ab importandis fasciculis requisitis, ut OpenAI, LangChain, et Streamlit. Nostrae linguae exemplar catenae definiuntur et efficiuntur utentes tres classes ex LangChain: LLMChain, SimpleSequentialChain, et PromptusTemplate.
import streamlit as st
from langchain.chains import LLMChain, SimpleSequentialChain
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
Basic Setup
Fundamentum structurae propositi nostri tunc ponebatur syntaxi Streamlit utens. Appellationem titulo "Quid verum: Simplex Sequentialis Catena" usus est et signum notae ad GitHub repositio inclusa est, qui pro inspiratione appli functus est.
import streamlit as st
from langchain.chains import LLMChain, SimpleSequentialChain
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
Ante finem Widgets
Appellationem constituimus cum paucis adiunctis informationibus, adhibitis syntaxi Streamlit simplicibus:
# If an API key has been provided, create an OpenAI language model instance
if API:
llm = OpenAI(temperature=0.7, openai_api_key=API)
else:
# If an API key hasn't been provided, display a warning message
st.warning("Enter your OPENAI API-KEY. Get your OpenAI API key from [here](https://platform.openai.com/account/api-keys).\n")
Ad ante-finem content
Praeterea, opus est cursorium initus praebere ut nostros usores ad quaslibet quaestiones ingrediendas permittat.
# Add a text input box for the user's question
user_question = st.text_input(
"Enter Your Question : ",
placeholder = "Cyanobacteria can perform photosynthetsis , are they considered as plants?",
)
Omnia feci! Vincula sunt et currit!
Utimur variis vinculis operationum cum SimpleSequentialChain
utentis respondere ad quaestionem. Vincula in sequenti ordine peraguntur cum usor eligit "Tell me about it"
button:
if st.button("Tell me about it", type="primary"):
# Chain 1: Generating a rephrased version of the user's question
template = """{question}\n\n"""
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["question"], template=template)
question_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)
# Chain 2: Generating assumptions made in the statement
template = """Here is a statement:
{statement}
Make a bullet point list of the assumptions you made when producing the above statement.\n\n"""
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["statement"], template=template)
assumptions_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)
assumptions_chain_seq = SimpleSequentialChain(
chains=[question_chain, assumptions_chain], verbose=True
)
# Chain 3: Fact checking the assumptions
template = """Here is a bullet point list of assertions:
{assertions}
For each assertion, determine whether it is true or false. If it is false, explain why.\n\n"""
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["assertions"], template=template)
fact_checker_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)
fact_checker_chain_seq = SimpleSequentialChain(
chains=[question_chain, assumptions_chain, fact_checker_chain], verbose=True
)
# Final Chain: Generating the final answer to the user's question based on the facts and assumptions
template = """In light of the above facts, how would you answer the question '{}'""".format(
user_question
)
template = """{facts}\n""" + template
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["facts"], template=template)
answer_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)
overall_chain = SimpleSequentialChain(
chains=[question_chain, assumptions_chain, fact_checker_chain, answer_chain],
verbose=True,
)
# Running all the chains on the user's question and displaying the final answer
st.success(overall_chain.run(user_question))
question_chain
qui primus gradus in nostro pipelino est, quaestionem usoris pro input et output accipit. Interrogatio usoris inservit tamquam catenae formulae.- Fundatur in enuntiatione coniunctum cum quaestione, "
assumptions_chain
generat bullet-punctum album suppositionum per output aquestion_chain
ut input. TheLLMChain
etOpenAI
exemplar a LangChain constructum esse dicitur. Usor laboratum ponit indicem rerum quae factae sunt ad producendum enuntiatum Formulae huius catenae utendi. - Ex outputs a
question_chain
etassumptions_chain
est,fact_checker_chain
album assertionum in forma puncta bullet generat. Vindicta producuntur in usuraOpenAI
et exemplarLLMChain
from LangChain. Usor diligenter definire est, si singulae res accurate vel falsae sunt et iustificationem pro iis, quae sunt. - quod
answer_chain
outputs a utiturquestion_chain
,assumptions_chain
Etfact_checker_chain
sicut initibus responsionem creare quaestioni usoris utens notitias ante vincula productas. Exemplum huius catenae petit quod utens respondet primae interrogationi utens facta quae creata sunt. - Ut ultimam responsionem inquisitioni usoris praeberemus innixam informationibus vinculorum praecedentium productis, has catenas in altiore catena inserimus. Post vincula completa utimur
st.success()
ut ostenderet solutionem usoris.
Conclusio
Forma linguae diversis actionibus exemplaribus simul concatenare possumus tantum implicatae fistularum utendo SimpleSequentialChain
modulus LangChain. Pro amplitudine applicationum NLP, inter chatbota, systemata quaestionis et responsa, et instrumenta translationis linguae, hoc satis utile esse potest.
Splendor LangChain in sua facultate abstrahendi invenitur, quae sinit utentem in hodiernam eventum potius intendere quam in specialibus linguae exemplaribus.
LangChain facit processum creandi exempla linguarum sophisticatarum plus usorum amicabilium praebendo exempla praeordinata et exemplorum delectu.
Dat tibi optionem ad exempla linguarum subtilitatum utentes sua notitia, et simplicem facit exempla linguae custodiendi. Hoc dat progressionem accuratiorum, speciminum specialium, quae, pro dato officio, exempla exercitata exsequuntur.
quod SimpleSequentialChain
moduli et aliae lineamenta LangChain efficax instrumentum faciunt ad systemata NLP enucleanda et disponenda.
Leave a Reply