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使用Chat Models优化语言链中的聊天功能

释放双眼,带上耳机,听听看~!
了解如何在语言链中使用Chat Models优化聊天功能,并学习其高级功能和流模式。同时探索缓存功能如何提高效率。

简介

之前我们介绍了LLM模式,这种模式是就是文本输入,然后文本输出。

chat models是基于LLM模式的更加高级的模式。他的输入和输出是格式化的chat messages。

一起来看看如何在langchain中使用caht models吧。

chat models的使用

首先langchain对chat models下支持的模型就少很多了。一方面是可能有些语言模型本身是不支持chat models的。另外一方面langchain也还是在一个发展中的过程,所以有些模型还需要适配。

目前看来langchain支持的chat models有:ChatAnthropic,AzureChatOpenAI,ChatVertexAI,JinaChat,ChatOpenAI和PromptLayerChatOpenAI这几种。

langchain把chat消息分成了这几种:AIMessage, HumanMessage, SystemMessage 和 ChatMessage。

HumanMessage就是用户输入的消息,AIMessage是大语言模型的消息,SystemMessage是系统的消息。ChatMessage是一种可以自定义类型的消息。

在使用的时候,只需要在chat中传入对应的消息即可:

from langchain.chat_models import ChatOpenAI

chat = ChatOpenAI()

messages = [    SystemMessage(content="你是一个小说家"),    HumanMessage(content="帮我写篇小说")]
chat(messages)

当然和LLM一样,你也可以使用批量模式如下:

batch_messages = [
    [
        SystemMessage(content="你是一个小说家"),
        HumanMessage(content="帮我写篇小说")
    ],
    [
        SystemMessage(content="你是一个诗人"),
        HumanMessage(content="帮我写首诗")
    ],
]
result = chat.generate(batch_messages)
result

chat models的高级功能

其实和LLM类似,基本上LLM有的高级功能chat models都有。

比如有用的比如缓存功能,可以缓存之前的输入和输出,避免每次都调用LLM,从而可以减少token的开销。

以InMemoryCache为例子:

from langchain.cache import InMemoryCache
langchain.llm_cache = InMemoryCache()

# 第一次调用,不是用cache
llm.predict("Tell me a joke")

# 第二次调用,使用cache
llm.predict("Tell me a joke")

除了InMemoryCache,langchain还支持FullLLMCache,SQLAlchemyCache,SQLiteCache和RedisCache等等。

同样的,chat models也是支持流模式的:

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import (
    HumanMessage,
)

from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler
chat = ChatOpenAI(streaming=True, callbacks=[StreamingStdOutCallbackHandler()], temperature=0)
resp = chat([HumanMessage(content="帮忙我写首诗")])

只需要在构建ChatOpenAI的时候,把StreamingStdOutCallbackHandler传入callbacks即可。

如果要在chat models中使用PromptTemplate,因为chat models的消息格式跟LLM是不一样的,所以对应的PromptTemplate也是不一样的。

和对应的chat models消息对应的PromptTemplate是ChatPromptTemplate,SystemMessagePromptTemplate,
AIMessagePromptTemplate和HumanMessagePromptTemplate。

我们看下是如何使用prompt template来构建prompt:

from langchain import PromptTemplate
from langchain.prompts.chat import (
    ChatPromptTemplate,
    SystemMessagePromptTemplate,
    AIMessagePromptTemplate,
    HumanMessagePromptTemplate,
)

# 构建各种prompt
template="You are a helpful assistant that translates {input_language} to {output_language}."
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(template)
human_template="{text}"
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)

chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt])

# 使用format_prompt把prompt传给chat
chat(chat_prompt.format_prompt(input_language="English", output_language="French", text="I love programming.").to_messages())

chat models下消息构建确实比直接使用LLM要复杂点,大家在使用的时候需要注意。

总结

chat models是LLM的高阶表现形式。如果我们需要进行对话模型的话,就可以考虑使用这个。

更多内容请参考 https://juejin.cn/post/www.flydean.com

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