Esta guía ilustrará el proceso de ejecución de LLMChains en LangChain.
¿Cómo ejecutar LLMChains en LangChain?
LangChain proporciona las funciones o dependencias para crear LLMChains utilizando LLM/Chatbots y plantillas de mensajes. Para conocer el proceso de creación y ejecución de LLMChains en LangChain, simplemente siga la siguiente guía paso a paso:
Paso 1: instalar paquetes
Primero, comience con el proceso instalando el módulo LangChain para obtener sus dependencias para crear y ejecutar LLMChains:
pip instalar cadena larga
Instale el marco OpenAI usando el comando pip para que las bibliotecas usen la función OpenAI() para crear LLM:
instalación de pip en openai
Después de la instalación de los módulos, simplemente configurar el entorno variables usando la clave API de la cuenta OpenAI:
importar tú
importar conseguir pase
tú . alrededor de [ 'OPENAI_API_KEY' ] = conseguir pase . conseguir pase ( 'Clave API de OpenAI:' )
Paso 2: importar bibliotecas
Una vez que se complete la configuración y se instalen todos los paquetes necesarios, importe las bibliotecas necesarias para crear la plantilla de solicitud. Después de eso, simplemente cree el LLM usando el método OpenAI() y configure LLMChain usando los LLM y la plantilla de solicitud:
de cadena larga importar Plantilla de avisode cadena larga importar AbiertoAI
de cadena larga importar LLMChain
plantilla_indicador = '¿Dame un buen título para la empresa que fabrica {producto}?'
llm = AbiertoAI ( temperatura = 0 )
cadena_llm = LLMChain (
llm = llm ,
inmediato = Plantilla de solicitud. de la plantilla ( plantilla_indicador )
)
cadena_llm ( 'ropa colorida' )
Paso 3: ejecutar cadenas
Obtenga la lista de entrada que contiene varios productos producidos por la empresa y ejecute la cadena para mostrar la lista en la pantalla:
lista_entrada = [{ 'producto' : 'medias' } ,
{ 'producto' : 'computadora' } ,
{ 'producto' : 'zapatos' }
]
llm_chain. aplicar ( lista_entrada )
Ejecute el método generate() usando el lista_entrada con LLMChains para obtener el resultado relacionado con la conversación generada por el modelo:
llm_chain. generar ( lista_entrada ) 
Paso 4: usar entrada única
Agregue otro producto para ejecutar LLMChains usando solo una entrada y luego prediga que LLMChain genere la salida:
llm_chain. predecir ( producto = 'calcetines de colores' )Paso 5: usar múltiples entradas
Ahora, cree la plantilla para usar múltiples entradas para proporcionar el comando al modelo antes de ejecutar la cadena:
plantilla = '''Cuéntame un chiste de {adjetivo} sobre {sujeto}.'''inmediato = Plantilla de aviso ( plantilla = plantilla , variables_entrada = [ 'adjetivo' , 'sujeto' ] )
cadena_llm = LLMChain ( inmediato = inmediato , llm = AbiertoAI ( temperatura = 0 ) )
llm_chain. predecir ( adjetivo = 'triste' , sujeto = 'patos' )
Paso 6: usar el analizador de salida
Este paso utiliza el método del analizador de salida para ejecutar LLMChain y obtener el resultado según el mensaje:
de cadena larga. analizadores_de_salida importar CommaSeparatedListOutputParseranalizador_salida = CommaSeparatedListOutputParser ( )
plantilla = '''Enumera todos los colores del arco iris'''
inmediato = Plantilla de aviso ( plantilla = plantilla , variables_entrada = [ ] , analizador_salida = analizador_salida )
cadena_llm = LLMChain ( inmediato = inmediato , llm = llm )
llm_chain. predecir ( )
Usar el método parse() para obtener el resultado generará una lista separada por comas de todos los colores del arco iris:
llm_chain. predecir_y_parse ( ) 
Paso 7: inicialización desde cadenas
Este paso explica el proceso de usar una cadena como mensaje para ejecutar LLMChain usando el modelo y la plantilla de LLM:
plantilla = '''Cuéntame un chiste de {adjetivo} sobre {sujeto}'''cadena_llm = LLMChain. de_cadena ( llm = llm , plantilla = plantilla )
Proporcione los valores de las variables en el mensaje de cadena para obtener el resultado del modelo ejecutando LLMChain:
llm_chain. predecir ( adjetivo = 'triste' , sujeto = 'patos' )Se trata de ejecutar LLMChains utilizando el marco LangChain.
Conclusión
Para crear y ejecutar LLMChains en LangChain, instale los requisitos previos como paquetes y configure el entorno utilizando la clave API de OpenAI. Después de eso, importe las bibliotecas necesarias para configurar la plantilla de solicitud y el modelo para ejecutar LLMChain utilizando las dependencias de LangChain. El usuario puede utilizar analizadores de salida y comandos de cadena para ejecutar LLMChains como se muestra en la guía. Esta guía ha detallado el proceso completo de ejecución de LLMChains en LangChain.