Denne veiledningen vil illustrere prosessen med å bruke samtalekunnskapsgrafen i LangChain.
Hvordan bruke samtalekunnskapsgraf i LangChain?
De SamtaleKGMinne bibliotek kan brukes til å gjenskape minnet som kan brukes til å få konteksten til interaksjonen. For å lære prosessen med å bruke samtalekunnskapsgrafen i LangChain, gå ganske enkelt gjennom de oppførte trinnene:
Trinn 1: Installer moduler
Først, kom i gang med prosessen med å bruke samtalekunnskapsgrafen ved å installere LangChain-modulen:
pip installer langkjede
Installer OpenAI-modulen som kan installeres ved å bruke pip-kommandoen for å få bibliotekene for å bygge store språkmodeller:
pip installer openai
Nå, sette opp miljøet ved å bruke OpenAI API-nøkkelen som kan genereres fra kontoen:
import du
import få pass
du . omtrent [ 'OPENAI_API_KEY' ] = få pass . få pass ( 'OpenAI API Key:' )
Trinn 2: Bruk av minne med LLM-er
Når modulene er installert, begynn å bruke minnet med LLM ved å importere de nødvendige bibliotekene fra LangChain-modulen:
fra langkjede. hukommelse import SamtaleKGMinnefra langkjede. llms import OpenAI
Bygg LLM ved å bruke OpenAI()-metoden og konfigurer minnet ved å bruke SamtaleKGMinne () metode. Deretter lagrer du ledetekstmalene ved å bruke flere innganger med deres respektive svar for å trene modellen på disse dataene:
llm = OpenAI ( temperatur = 0 )hukommelse = SamtaleKGMinne ( llm = llm )
hukommelse. lagre_kontekst ( { 'inngang' : 'si hei til john' } , { 'produksjon' : 'John! Hvem' } )
hukommelse. lagre_kontekst ( { 'inngang' : 'han er en venn' } , { 'produksjon' : 'sikker' } )
Test minnet ved å laste inn minne_variabler () metode som bruker spørringen relatert til dataene ovenfor:
hukommelse. load_memory_variables ( { 'inngang' : 'hvem er john' } ) 
Konfigurer minnet ved å bruke ConversationKGMemory()-metoden med return_messages argument for å få historien til innspillet også:
hukommelse = SamtaleKGMinne ( llm = llm , return_messages = ekte )hukommelse. lagre_kontekst ( { 'inngang' : 'si hei til john' } , { 'produksjon' : 'John! Hvem' } )
hukommelse. lagre_kontekst ( { 'inngang' : 'han er en venn' } , { 'produksjon' : 'sikker' } )
Bare test minnet ved å gi inngangsargumentet sin verdi i form av en spørring:
hukommelse. load_memory_variables ( { 'inngang' : 'hvem er john' } ) 
Test nå minnet ved å stille spørsmålet som ikke er nevnt i treningsdataene, og modellen har ingen anelse om svaret:
hukommelse. get_current_entities ( 'hva er favorittfargen til john' )Bruke get_knowledge_triplets ()-metoden ved å svare på spørringen som ble spurt tidligere:
hukommelse. get_knowledge_triplets ( 'favorittfargen hans er rød' ) 
Trinn 3: Bruk minne i kjede
Det neste trinnet bruker samtaleminnet med kjedene til å bygge LLM-modellen ved å bruke OpenAI()-metoden. Deretter konfigurerer du ledetekstmalen ved å bruke samtalestrukturen, og teksten vil vises mens du får utdata fra modellen:
llm = OpenAI ( temperatur = 0 )fra langkjede. spør . ledetekst import PromptTemplate
fra langkjede. kjeder import Samtalekjede
mal = '''Dette er malen for samspillet mellom mennesker og maskiner
Systemet er en AI-modell som kan snakke eller trekke ut informasjon om flere aspekter
Hvis den ikke forstår spørsmålet eller har svaret, sier den bare det
Systemet trekker ut data som er lagret i 'Spesifikk'-delen og hallusinerer ikke
Spesifikk:
{historie}
Samtale:
Menneske: {input}
AI:'''
#Konfigurer malen eller strukturen for å gi meldinger og få svar fra AI-systemet
ledetekst = PromptTemplate ( input_variables = [ 'historie' , 'inngang' ] , mal = mal )
samtale_med_kg = Samtalekjede (
llm = llm , ordrik = ekte , ledetekst = ledetekst , hukommelse = SamtaleKGMinne ( llm = llm )
)
Når modellen er opprettet, ringer du bare samtale_med_kg modell ved å bruke predict()-metoden med spørringen spurt av brukeren:
samtale_med_kg. forutsi ( input = 'Hei, hva skjer?' ) 
Tren nå modellen ved å bruke samtaleminne ved å gi informasjonen som input-argument for metoden:
samtale_med_kg. forutsi (input = 'Jeg heter James og jeg hjelper Will, han er ingeniør'
)
Her er tiden for å teste modellen ved å be spørringene om å trekke ut informasjon fra dataene:
samtale_med_kg. forutsi ( input = 'Hvem er Will' ) 
Det handler om å bruke samtalekunnskapsgrafen i LangChain.
Konklusjon
For å bruke samtalekunnskapsgrafen i LangChain, installer modulene eller rammeverkene for å importere biblioteker for bruk av ConversationKGMemory()-metoden. Deretter bygger du modellen ved å bruke minnet til å bygge kjedene og trekke ut informasjon fra treningsdataene som er gitt i konfigurasjonen. Denne veiledningen har utdypet prosessen med å bruke samtalekunnskapsgrafen i LangChain.