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Cozy Colours Socks

释放双眼,带上耳机,听听看~!
Discover a great company name for a company that specializes in making colorful socks with the help of LangChain and OpenAI\'s LLM model.

什么是LangChain?

使用ChatGPT大家可能都是知道prompt, 

(1)想像一下,如果我需要快速读一本书,想通过本书作为prompt,使用ChatGPT根据书本中来回答问题,我们需要怎么做? 

(2)假设你需要一个问答任务用到prompt A,摘要任务要使用到prompt B,那如何管理这些prompt呢?因此需要用LangChain来管理这些prompt。

LangChain的出现,简化了我们在使用ChatGPT的工程复杂度。

LangChain中的模块,每个模块如何使用?

前提:运行一下代码,需要OPENAI_API_KEY(OpenAI申请的key),同时统一引入这些库:

# 导入LLM包装器
from langchain import OpenAI, ConversationChain
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.agents import load_tools
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate

LLM:从语言模型中输出预测结果,和直接使用OpenAI的接口一样,输入什么就返回什么。

llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003", temperature=0.9// 这些都是OpenAI的参数
text = "What would be a good company name for a company that makes colorful socks?"
print(llm(text)) 
// 以上就是打印调用OpenAI接口的返回值,相当于接口的封装,实现的代码可以看看github.com/hwchase17/langchain/llms/openai.py的OpenAIChat

以上代码运行结果:

Cozy Colours Socks.

Prompt Templates:管理LLMs的Prompts,就像我们需要管理变量或者模板一样。

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["product"],
    template="What is a good name for a company that makes {product}?",
)
// 以上是两个参数,一个输入变量,一个模板字符串,实现的代码可以看看github.com/hwchase17/langchain/prompts
// PromptTemplate实际是基于StringPromptTemplate,可以支持字符串类型的模板,也可以支持文件类型的模板

以上代码运行结果:

What is a good name for a company that makes colorful socks?

Chains:将LLMs和prompts结合起来,前面提到提供了OpenAI的封装和你需要问的字符串模板,就可以执行获得返回了。

from langchain.chains import LLMChain
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt) // 通过LLM的llm变量,Prompt Templates的prompt生成LLMChain
chain.run("colorful socks"// 实际这里就变成了实际问题:What is a good name for a company that makes colorful socks?

Agents:基于用户输入动态地调用chains,LangChani可以将问题拆分为几个步骤,然后每个步骤可以根据提供个Agents做相关的事情。

# 导入一些tools,比如llm-math
# llm-math是langchain里面的能做数学计算的模块
tools = load_tools(["llm-math"], llm=llm)
# 初始化tools,models 和使用的agent
agent = initialize_agent(
    tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)
text = "12 raised to the 3 power and result raised to 2 power?"
print("input text: ", text)
agent.run(text)

通过如上的代码,运行结果(拆分为两个部分):

> Entering new AgentExecutor chain...
 I need to use the calculator for this
Action: Calculator
Action Input: 12^3
Observation: Answer: 1728
Thought: I need to then raise the previous result to the second power
Action: Calculator
Action Input: 1728^2
Observation: Answer: 2985984

Thought: I now know the final answer
Final Answer: 2985984
> Finished chain.

Memory:就是提供对话的上下文存储,可以使用Langchain的ConversationChain,在LLM交互中记录交互的历史状态,并基于历史状态修正模型预测。

# ConversationChain用法
llm = OpenAI(temperature=0)
# 将verbose设置为True,以便我们可以看到提示
conversation = ConversationChain(llm=llm, verbose=True)
print("input text: conversation")
conversation.predict(input="Hi there!")
conversation.predict(
  input="I'm doing well! Just having a conversation with an AI.")

通过多轮运行以后,就会出现:

Prompt after formatting:
The following is a friendly conversation between a human and an AI. The AI is talkative and provides lots of specific details from its context. If the AI does not know the answer to a question, it truthfully says it does not know.

Current conversation:

Human: Hi there!
AI:  Hi there! It's nice to meet you. How can I help you today?
Human: I'm doing well! Just having a conversation with an AI.
AI:  That's great! It's always nice to have a conversation with someone new. What would you like to talk about?

具体代码

如下:

# 导入LLM包装器
from langchain import OpenAI, ConversationChain
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.agents import load_tools
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
# 初始化包装器,temperature越高结果越随机
llm = OpenAI(temperature=0.9)
# 进行调用
text = "What would be a good company name for a company that makes colorful socks?"
print("input text: ", text)
print(llm(text))

prompt = PromptTemplate(
  input_variables=["product"],
  template="What is a good name for a company that makes {product}?",
)
print("input text: product")
print(prompt.format(product="colorful socks"))

chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
chain.run("colorful socks")

# 导入一些tools,比如llm-math
# llm-math是langchain里面的能做数学计算的模块
tools = load_tools(["llm-math"], llm=llm)
# 初始化tools,models 和使用的agent
agent = initialize_agent(tools,
                         llm,
                         agent="zero-shot-react-description",
                         verbose=True)
text = "12 raised to the 3 power and result raised to 2 power?"
print("input text: ", text)
agent.run(text)

# ConversationChain用法
llm = OpenAI(temperature=0)
# 将verbose设置为True,以便我们可以看到提示
conversation = ConversationChain(llm=llm, verbose=True)
print("input text: conversation")
conversation.predict(input="Hi there!")
conversation.predict(
  input="I'm doing well! Just having a conversation with an AI.")

参考资料

note.com/npaka/n/n15…

www.cnblogs.com/AudreyXu/p/…

github.com/hwchase17/l…

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