See postitus illustreerib loendi parseri kasutamise protsessi LangChainis.
Kuidas kasutada LangChainis loendi parserit?
Loendi parseri klasse kasutatakse väljundi saamiseks loendina, mis sisaldab mitut komadega eraldatud objekti. Moodul LangChain võimaldab kasutada CommaSeparatedListOutputParser teek, et saada väljund struktureeritud loendina.
LangChainis loendiparseri kasutamise protsessi tundmaõppimiseks tehke lihtsalt loetletud sammud:
1. samm: installige moodulid
Esiteks alustage LangChaini raamistiku installimisega, kasutades Pythoni märkmikus või IDE-s käsku pip install:
pip installida langchain
Teine allalaadimiseks vajalik moodul on OpenAI, mida kasutatakse OpenAI ja ChatOpenAI teekide hankimiseks:
pip installida openai 
Pärast vajalike moodulite paigaldamist seadistage OpenAI keskkond, kasutades oma API-võtit pärast faili importimist sina ” ja „ saada pass ” raamatukogud:
importida meidimpordi getpass
os.environ [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass.getpass ( 'OpenAI API võti:' )
2. samm: importige teegid
Pärast OpenAI keskkonna seadistamist importige lihtsalt loendiparserite (nt CommaSeparatedListOutputParser, OpenAI ja palju muud) kasutamiseks vajalikud teegid.
langchain.prompts importida ChatPromptTemplate
langchain.llms-ist importige OpenAI
failist langchain.prompts importige PromptTemplate
langchain.chat_models impordib ChatOpenAI-d
langchain.prompts importige HumanMessagePromptTemplate
3. samm: koostamisloendi väljundparser
Järgmine samm on luua loendi väljundparser ja seejärel konfigureerida viipamall, et piirata loendi moodustamiseks vajalike objektide arvu:
format_instructions = output_parser.get_format_instructions ( )
prompt = PromptMall (
malli = 'Loetlege viis {subject}. \n {format_instructions}' ,
sisend_muutujad = [ 'teema' ] ,
osalised_muutujad = { 'format_juhised' : form_instructions }
)
4. samm: mudeli testimine
Kui viipamall on määratud, helistage lihtsalt OpenAI() meetodile, et määratleda ' mudel ” muutuja ja sisestage seejärel sisend. Pärast seda kasutage ' väljund ” muutuja, mis sisaldab sisendpäringut, ja kutsuda parser. See ekstraheerib loendi päringu põhjal, mida piirab viipamall:
_input = prompt.format ( teema = 'joogid' )
väljund = mudel ( _sisend )
väljund_parser.parse ( väljund )
See kõik puudutab LangChainis loendiväljundi parseri kasutamise protsessi.
Järeldus
LangChainis loendi väljundparseri kasutamiseks installige lihtsalt vajalikud moodulid, et seadistada selle keskkond OpenAI API võtme abil. Pärast seda importige loendi väljundparseri loomiseks ja kasutamiseks vajalikud teegid ning seejärel konfigureerige mudel viipa mallistruktuuriga. Kui mudel on edukalt üles ehitatud, testige lihtsalt mudelit, et saada kasutaja sisestatud sisendil põhinev loend. See juhend on illustreerinud loendiväljundi parseri kasutamist LangChainis.