Ako implementovať ReAct Logic pre prácu s Document Store?

Ako Implementovat React Logic Pre Pracu S Document Store



LangChain je rámec, ktorý obsahuje všetky závislosti a knižnice na vytváranie jazykových modelov a chatbotov. Títo chatboti musia byť vyškolení na masívnych údajoch, aby efektívne porozumeli zložitosti jazyka. Vývojári môžu použiť logiku ReAct s týmito modelmi, ktoré sa dokážu naučiť jazyk a presne mu porozumieť. The ReAct logika je kombináciou Zdôvodnenie (tréning) a Herectvo (testovacie) fázy na získanie optimalizovaných výsledkov z modelu.

Rýchly prehľad

Tento príspevok bude demonštrovať:







Ako implementovať logiku ReAct s úložiskom dokumentov v LangChain



Záver



Ako implementovať logiku ReAct s ukladaním dokumentov v LangChain?

Jazykové modely sú trénované na obrovskom súbore údajov napísaných v prirodzených jazykoch, ako je angličtina atď. Údaje sa spravujú a ukladajú v úložiskách dokumentov a používateľ môže jednoducho načítať údaje z úložiska a model trénovať. Tréning modelu môže trvať viacero iterácií, pretože každá iterácia robí model efektívnejším a vylepšeným.





Ak sa chcete naučiť proces implementácie logiky ReAct pre prácu s úložiskom dokumentov v LangChain, jednoducho postupujte podľa tohto jednoduchého sprievodcu:

Krok 1: Inštalácia rámcov

Najprv začnite s procesom implementácie logiky ReAct pre prácu s úložiskom dokumentov inštaláciou rámca LangChain. Inštaláciou rámca LangChain získate všetky potrebné závislosti na získanie alebo import knižníc na dokončenie procesu:



pip install langchain

Nainštalujte si závislosti Wikipedie pre túto príručku, pretože ju možno použiť na to, aby úložiská dokumentov fungovali s logikou ReAct:

pip nainštalovať wikipedia

Nainštalujte moduly OpenAI pomocou príkazu pip, aby ste získali jeho knižnice a vytvorili veľké jazykové modely alebo LLM:

pip install openai

Krok 2: Poskytnutie kľúča OpenAI API

Po nainštalovaní všetkých požadovaných modulov jednoducho nastaviť prostredie pomocou kľúča API z účtu OpenAI pomocou nasledujúceho kódu:

importovať vy

importovať getpass

vy . približne [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass . getpass ( 'OpenAI API Key:' )

Krok 3: Importovanie knižníc

Po nastavení prostredia importujte knižnice z LangChain, ktoré sú potrebné na konfiguráciu logiky ReAct pre prácu s úložiskami dokumentov. Použitie agentov LangChain na získanie DocstoreExplaorer a agentov s jeho typmi na konfiguráciu jazykového modelu:

od langchain. llms importovať OpenAI

od langchain. lekáreň importovať Wikipedia

od langchain. agentov importovať initialize_agent , Nástroj

od langchain. agentov importovať Typ agenta

od langchain. agentov . reagovať . základňu importovať DocstoreExplorer

Krok 4: Použitie prieskumníka Wikipedia

Nakonfigurujte „ lekáreň ” pomocou metódy DocstoreExplorer() a v jej argumente zavolajte metódu Wikipedia(). Zostavte veľký jazykový model pomocou metódy OpenAI s „ text-davinci-002 ” model po nastavení nástrojov pre agenta:

lekáreň = DocstoreExplorer ( Wikipedia ( ) )
nástrojov = [
Nástroj (
názov = 'Vyhľadávanie' ,
func = lekáreň. Vyhľadávanie ,
popis = 'Používa sa na kladenie otázok / výziev s vyhľadávaním' ,
) ,
Nástroj (
názov = 'Vyhľadať' ,
func = lekáreň. vyhľadať ,
popis = 'Používa sa na kladenie dotazov/výzvy s vyhľadávaním' ,
) ,
]

llm = OpenAI ( teplota = 0 , meno modela = 'text-davinci-002' )
#definovanie premennej konfiguráciou modelu pomocou agenta
reagovať = initialize_agent ( nástrojov , llm , agent = Typ agenta. REACT_DOCSTORE , podrobný = Pravda )

Krok 5: Testovanie modelu

Keď je model zostavený a nakonfigurovaný, nastavte reťazec otázky a spustite metódu s premennou otázky v jej argumente:

otázka = 'Ktorý admirál amerického námorníctva spolupracoval s autorom Davidom Chanoffom'

reagovať. behať ( otázka )

Po vykonaní premennej otázky model pochopil otázku bez akejkoľvek externej šablóny výzvy alebo školenia. Model sa trénuje automaticky pomocou modelu nahraného v predchádzajúcom kroku a podľa toho sa generuje text. Logika ReAct pracuje s úložiskami dokumentov na extrahovanie informácií na základe otázky:

Položte ďalšiu otázku z údajov poskytnutých modelu z úložiska dokumentov a model získa odpoveď z obchodu:

otázka = 'Autor David Chanoff spolupracoval s Williamom J Croweom, ktorý slúžil pod ktorým prezidentom?'

reagovať. behať ( otázka )

To je všetko o implementácii logiky ReAct pre prácu s úložiskom dokumentov v LangChain.

Záver

Ak chcete implementovať logiku ReAct pre prácu s úložiskom dokumentov v LangChain, nainštalujte moduly alebo rámce na zostavenie jazykového modelu. Potom nastavte prostredie pre OpenAI na konfiguráciu LLM a načítajte model z úložiska dokumentov, aby ste implementovali logiku ReAct. Táto príručka rozpracovala implementáciu logiky ReAct pre prácu s úložiskom dokumentov.