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串联式编排调用链:SequentialChain
超长文本的转换 Transform Chain
实现条件判断的路由链:RouterChain
设计理念 是提供一个框架(壳子) 将处理文本的函数 套进来使用
代码示例
ini 复制代码 from langchain.chains import TransformChain, LLMChain from langchain_openai import OpenAI from langchain.prompts import PromptTemplate import os api_key = 'sk-xxx' os.environ["OPENAI_API_KEY"] = api_key serp_api = 'xxx' os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = serp_api with open("the_old_man_and_the_sea.txt") as f: novel_text = f.read() # 定义一个转换函数,输入是一个字典,输出也是一个字典。 def transform_func(inputs: dict) -> dict: # 从输入字典中获取"text"键对应的文本。 text = inputs["raw_text"] # 使用split方法将文本按照"\n\n"分隔为多个段落,并只取前三个,然后再使用"\n\n"将其连接起来。 shortened_text = "\n\n".join(text.split("\n\n")[:3]) # 返回裁剪后的文本,用"output_text"作为键。 return {"output_text": shortened_text} def main(): # 使用上述转换函数创建一个TransformChain对象。 # 定义输入变量为["text"],输出变量为["output_text"],并指定转换函数为transform_func。 # 提供一个壳子 将函数处理能力 逃进来 transform_chain = TransformChain( input_variables=["raw_text"], output_variables=["output_text"], transform=transform_func ) # 通过chain转换后的文本数据 包括两个key raw_text输入结果 output_text输出结果 transformed_novel = transform_chain(novel_text) print(transformed_novel) template = """总结下面文本: {output_text} 总结:""" prompt = PromptTemplate(input_variables=["output_text"], template=template) llm_chain = LLMChain(llm=OpenAI(), prompt=prompt, verbose=True) few_output_text = transformed_novel['output_text'][:1000] result = llm_chain(few_output_text) print(result) if __name__ == "__main__": main()
输出结果
核心就是提供 串接 套壳的能力 将处理文本函数套壳进来 然后将原始数据局进行处理
构建可定制的链路系统,用户可以提供不同的输入提示,并根据这些提示获取适当的响应。
主要逻辑:从prompt_infos
创建多个LLMChain
对象,并将它们保存在一个字典中,然后创建一个默认的ConversationChain
,最后创建一个带有路由功能的MultiPromptChain
。
MultiPromptChain 是 router chain和目标链destnation chain构成
python 复制代码 from langchain.chains.router import MultiPromptChain from langchain_openai import OpenAI from langchain.chains import ConversationChain from langchain.chains.llm import LLMChain from langchain.prompts import PromptTemplate import os api_key = 'sk-xxx' os.environ["OPENAI_API_KEY"] = api_key serp_api = 'xxx' os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = serp_api def get_prompt_infos(): """ 提示语 :return: """ physics_template = """你是一位非常聪明的物理教授。 你擅长以简洁易懂的方式回答关于物理的问题。 当你不知道某个问题的答案时,你会坦诚承认。 这是一个问题: {input}""" math_template = """你是一位很棒的数学家。你擅长回答数学问题。 之所以如此出色,是因为你能够将难题分解成各个组成部分, 先回答这些组成部分,然后再将它们整合起来回答更广泛的问题。 这是一个问题: {input}""" prompt_infos = [ { "name": "物理", "description": "适用于回答物理问题", "prompt_template": physics_template, }, { "name": "数学", "description": "适用于回答数学问题", "prompt_template": math_template, }, ] return prompt_infos llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct") prompt_infos = get_prompt_infos() def get_destination_chains(): """ 动态构建的目标链 存放根据prompt_infos生成的LLMChain。 :return: """ # 创建一个空的目标链字典,用于存放根据prompt_infos生成的LLMChain。 destination_chains = {} # 遍历prompt_infos列表,为每个信息创建一个LLMChain。 for p_info in prompt_infos: name = p_info["name"] # 提取名称 prompt_template = p_info["prompt_template"] # 提取模板 # 创建PromptTemplate对象 prompt = PromptTemplate(template=prompt_template, input_variables=["input"]) # 使用上述模板和llm对象创建LLMChain对象 chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt) # 将新创建的chain对象添加到destination_chains字典中 destination_chains[name] = chain return destination_chains from langchain.chains.router.llm_router import LLMRouterChain, RouterOutputParser from langchain.chains.router.multi_prompt_prompt import MULTI_PROMPT_ROUTER_TEMPLATE # 从prompt_infos中提取目标信息并将其转化为字符串列表 ['物理: 适用于回答物理问题', '数学: 适用于回答数学问题'] destinations = [f"{p['name']}: {p['description']}" for p in prompt_infos] # 使用join方法将列表转化为字符串,每个元素之间用换行符分隔 destinations_str = "\n".join(destinations) # 根据MULTI_PROMPT_ROUTER_TEMPLATE格式化字符串和destinations_str创建路由模板 router_template = MULTI_PROMPT_ROUTER_TEMPLATE.format(destinations=destinations_str) # 创建路由的PromptTemplate router_prompt = PromptTemplate( template=router_template, input_variables=["input"], output_parser=RouterOutputParser(), ) # 使用上述路由模板和llm对象创建LLMRouterChain对象 router_chain = LLMRouterChain.from_llm(llm, router_prompt) # 创建一个默认的ConversationChain default_chain = ConversationChain(llm=llm, output_key="text") # 目标链 destination_chains = get_destination_chains() # 创建MultiPromptChain对象,其中包含了路由链,目标链和默认链。 chain = MultiPromptChain( router_chain=router_chain, destination_chains=destination_chains, default_chain=default_chain, verbose=True, ) print(chain.run("万有引力定律是什么?"))
输出结果
组装完成的提示模版
这段代码构建了一个可定制的链路系统,用户可以提供不同的输入提示,并根据这些提示获取适当的响应。
主要逻辑:从prompt_infos
创建多个LLMChain
对象,并将它们保存在一个字典中,然后创建一个默认的ConversationChain
,最后创建一个带有路由功能的MultiPromptChain
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