Dette innlegget vil illustrere prosessen med å bruke listeparseren i LangChain.
Hvordan bruke List Parser i LangChain?
Listeparserklassene brukes til å få utdata i form av en liste som inneholder flere objekter som er atskilt med komma. LangChain-modulen muliggjør bruk av CommaSeparatedListOutputParser bibliotek for å få utdataene i form av en strukturert liste.
For å lære prosessen med å bruke listeparseren i LangChain, gå ganske enkelt gjennom de oppførte trinnene:
Trinn 1: Installer moduler
Først, kom i gang ved å installere LangChain-rammeverket ved å bruke pip install-kommandoen i Python-notebook eller IDE:
pip installere langkjede
En annen modul som kreves for å laste ned er OpenAI som brukes til å hente OpenAI- og ChatOpenAI-bibliotekene:
pip installere openai 
Etter å ha installert de nødvendige modulene, sette opp OpenAI miljøet bruker API-nøkkelen etter import av ' du ' og ' få pass ' biblioteker:
importere ossimportere getpass
os.miljø [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass.getpass ( 'OpenAI API Key:' )
Trinn 2: Importer biblioteker
Etter å ha satt opp OpenAI-miljøet, importerer du bare bibliotekene som kreves for å bruke listeparserne som CommaSeparatedListOutputParser, OpenAI og mange flere:
fra langchain.prompts importer ChatPromptTemplate
fra langchain.llms importerer OpenAI
fra langchain.prompts importer PromptTemplate
fra langchain.chat_models importer ChatOpenAI
fra langchain.prompts importer HumanMessagePromptTemplate
Trinn 3: Bygg listeutdataparser
Det neste trinnet er å bygge listeutdataparseren og deretter konfigurere ledetekstmalen for å begrense antall objekter for å danne en liste:
format_instructions = output_parser.get_format_instructions ( )
prompt = PromptTemplate (
mal = 'List fem {emne}. \n {format_instructions}' ,
input_variables = [ 'Emne' ] ,
partielle_variabler = { 'format_instructions' : format_instructions }
)
Trinn 4: Testing av modellen
Når ledetekstmalen er angitt, ring ganske enkelt OpenAI()-metoden for å definere ' modell ” variabel og gi deretter inndata. Etter det bruker du ' produksjon variabel som inneholder inndataspørringen og kaller parseren. Det vil trekke ut listen basert på spørringen som er begrenset av ledetekstmalen:
_input = prompt.format ( Emne = 'drikker' )
utgang = modell ( _inngang )
output_parser.parse ( produksjon )
Det handler om prosessen med å bruke listeutdataparseren i LangChain.
Konklusjon
For å bruke listeutdataparseren i LangChain, installer ganske enkelt de nødvendige modulene for å sette opp miljøet ved hjelp av OpenAI API-nøkkelen. Deretter importerer du bibliotekene som kreves for å bygge og bruke listeutdataparseren, og deretter konfigurerer du modellen med malstrukturen til ledeteksten. Når modellen er bygget på vellykket måte, tester du bare modellen for å få listen basert på input fra brukeren. Denne veiledningen har illustrert prosessen med å bruke listeutdataparseren i LangChain.