Hvordan implementere OpenAI-funksjoner ved å bruke OpenAPI Call i LangChain?

Hvordan Implementere Openai Funksjoner Ved A Bruke Openapi Call I Langchain



OpenAI i LangChain brukes til å bygge chatbots ved å bruke naturlig språkbehandlingsdomener i kunstig intelligens. OpenAI tilbyr API-nøklene som kan integreres med LLM-applikasjoner for å administrere spørsmålssvarsmodeller som gjør det mer effektivt. Brukeren kan trekke ut data fra internett ved å bruke OpenAPI-kallet ved å implementere OpenAI-funksjoner.

Denne veiledningen vil forklare prosessen med å implementere OpenAI-funksjoner ved å bruke OpenAPI-kall i LangChain.







Hvordan implementere OpenAI-funksjoner ved å bruke OpenAPI Call i LangChain?

For å implementere OpenAI-funksjoner ved hjelp av OpenAPI-kall, følg ganske enkelt denne veiledningen for forskjellige OpenAPI-anrop:



Forutsetninger for oppsett



Installer LangChain-moduler ved å bruke følgende kode for å begynne å bruke OpenAI-funksjoner:





pip installere langkjede



Installer OpenAI-modulen for å bruke funksjonene i LangChain:

pip installere openai



Bruk API-nøkkelen til OpenAI etter å ha utført følgende kode:



importere oss
importere getpass

os.miljø [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass.getpass ( 'OpenAI API Key:' )


Metode 1: Bruke Klarna OpenAPI Call

Når OpenAI API-nøkkelen er integrert med modellen, importerer du bare ' get_openapi_chian ' bibliotek:

fra langchain.chains.openai_functions.openapi importer get_openapi_chain


Bruk biblioteket med Klarna OpenAPI-kallet og få data ved å kjøre kjeden:

kjede = get_openapi_chain (
'https://www.klarna.com/us/shopping/public/openai/v0/api-docs/'
)



Etter det, utfør ganske enkelt funksjonen chain.run() med kommandoen skrevet inne i klammeparentesene for å få data tilsvarende:

chain.run ( 'Skjortealternativer for menn i blå farge' )


Dataene hentet fra OpenAPI-anropet basert på kommandoen er detaljene til skjortene som er tilgjengelige for menn i den blå fargen:

Metode 2: Bruke OpenAI-funksjonen i oversettelsestjenesten

Utfør ' get_openapi_chain() '-funksjon ved å bruke lenken til oversettelsesmodellen for å få oversettelse på forskjellige språk:

kjede = get_openapi_chain ( 'https://api.speak.com/openapi.yaml' , ordrik =Sant )


Utfør kjeden med en melding med språket for å oversette teksten i argumentene:

chain.run ( 'Si hvordan har du det på arabisk' )



Produksjon

Utdataskjermbildet viser JSON-formatet til kommandoen som konverterer ' Hvordan har du det ' på arabisk:

Metode 3: Bruke XKCD OpenAPI Call

Et annet OpenAPI-kall er XKCD som kan brukes til å få detaljer om bøkene ved å bruke lenken som vises i følgende kode:

kjede = get_openapi_chain (
'https://gist.githubusercontent.com/roaldnefs/053e505b2b7a807290908fe9aa3e1f00/raw/0a
212622ebfef501163f91e23803552411ed00e4/openapi.yaml'

)



Kjør ledeteksten som brukes i funksjonen chain.run() for å trekke ut informasjon ved å bruke OpenAPI-kallet:

chain.run ( 'Hva er dagens fiksjon?' )


Følgende skjermbilde viser bøkene som er tilgjengelige i skjønnlitterær sjanger med detaljer som nummer, år, tittel osv.:


Det handler om å implementere OpenAI-funksjoner ved å bruke OpenAPI-kall i LangChain.

Konklusjon

For å implementere OpenAI-funksjoner ved å bruke OpenAPI-kallet i LangChain, installer ganske enkelt LangChain- og OpenAI-moduler for å implementere de forskjellige funksjonene. Deretter setter du opp en OpenAI API-nøkkel fra kontoen, og bruker deretter forskjellige OpenAPI-anrop som Klarna, Oversettelsestjeneste og XKCD. Denne veiledningen har forklart prosessen med å implementere OpenAI-funksjoner ved å bruke OpenAPI-kall i LangChain.