سيوضح هذا المنشور عملية إنشاء تطبيقات LangChain باستخدام قالب المطالبة ومحلل الإخراج.
كيفية إنشاء تطبيقات LangChain باستخدام قالب المطالبة ومحلل الإخراج؟
لإنشاء تطبيق LangChain باستخدام قالب المطالبة ومحلل الإخراج، ما عليك سوى الاطلاع على هذا الدليل السهل:
الخطوة 1: تثبيت LangChain
أولاً، ابدأ عملية بناء تطبيقات LangChain عن طريق تثبيت إطار عمل LangChain باستخدام ' نقطة ' يأمر:
نقطة تثبيت لانجشين
الخطوة 2: استخدام القالب الفوري
بعد تثبيت وحدات LangChain، قم باستيراد ' قالب موجه 'مكتبة لبناء قالب موجه من خلال توفير استعلام للنموذج لفهم السؤال:
من langchain.prompts قم باستيراد PromptTemplate
موجه = PromptTemplate.from_template('ما هي مجموعة الألوان الجيدة لـ {product}؟')
موجه.تنسيق (المنتج = 'الجوارب الملونة')
يقوم الإخراج تلقائيًا بدمج الجملة مع قيمة ' منتج ' عامل:
بعد ذلك، أنشئ قالب مطالبة آخر عن طريق استيراد مكتبات HumanMessagePromptTemplate وChatPromptTemplate وSystemMessagePromptTemplate من LangChain:
من استيراد langchain.prompts.chat (قالب ChatPrompt,
SystemMessagePromptTemplate,
HumanMessagePromptTemplate,
)
# قم بتكوين قالب المطالبة لنموذج LangChain
template = 'أنت مساعد يقوم بترجمة {input_language} إلى {output_language}'
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(قالب)
human_template = '{نص}'
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt])
chat_prompt.format_messages(input_language='الفرنسية'،output_language='الإنجليزية'، text='أنا أحب الذكاء الاصطناعي')
بعد استيراد جميع المكتبات المطلوبة، ما عليك سوى إنشاء القالب المخصص للاستعلامات باستخدام متغير القالب:
تُستخدم قوالب المطالبة فقط لتعيين قالب الاستعلام/السؤال، ولا ترد بأي إجابة على السؤال. ومع ذلك، يمكن للدالة OutputParser() استخراج الإجابات كما يوضح القسم التالي بالمثال:
الخطوة 3: استخدام محلل الإخراج
الآن، قم باستيراد مكتبة BaseOutputParser من LangChain لفصل القيم النصية المفصولة بفواصل وإرجاع القائمة في الإخراج:
من langchain.schema قم باستيراد BaseOutputParserفئة CommaSeparatedListOutputParser (BaseOutputParser):
تحليل مواطن (الذات، النص: شارع):
إرجاع text.strip().split('، ')
CommaSeparatedListOutputParser().parse('شكرًا، مرحبًا')
يتعلق الأمر كله ببناء تطبيق LangChain باستخدام قالب المطالبة ومحلل الإخراج.
خاتمة
لإنشاء تطبيق LangChain باستخدام قالب المطالبة ومحلل الإخراج، ما عليك سوى تثبيت LangChain واستيراد المكتبات منه. يتم استخدام مكتبة PromptTemplate لبناء بنية الاستعلام حتى يتمكن النموذج من فهم السؤال قبل استخراج المعلومات باستخدام وظيفة Parser(). يتم استخدام الدالة OutputParser() لجلب الإجابات بناءً على الاستعلامات التي تم تخصيصها مسبقًا. يشرح هذا الدليل عملية إنشاء تطبيقات LangChain باستخدام قالب المطالبة ومحلل الإخراج.