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大模型应用框架-LangChain(一)

('prompt-->', prompt)# prompt显示:
'''
prompt--> [HumanMessage(content="您是一位专业的鲜花店文案撰写员。\n\n对于售价为 50 元的 ['玫瑰'] ,您能提供一个吸引人的简短描述吗?\n注意: 文字不要超过50个字符\n# ")]'''

# 实例化模型
chat = QianfanChatEndpoint(    streaming=True,model="ERNIE-Bot-turbo"

)# 打印结果
result = chat(prompt)print(result)# 结果展示:
'''
content='玫瑰鲜花 售价50元\n纯手工编织花束,顶级玫瑰品种\n散发浓郁香气,温暖人心扉\n白色或粉红色,娇艳欲滴\n让爱情与浪漫伴随你每一天!#'

'''


2.1.4 Embeddings Models(嵌入模型)


Embeddings Models特点:将字符串作为输入,返回一个浮动数的列表。在NLP中,Embedding的作用就是将数据进行文本向量化。


Embeddings Models可以为文本创建向量映射,这样就能在向量空间里去考虑文本,执行诸如语义搜索之类的操作,比如说寻找相似的文本片段。


接下来我们以一个OpenAI文本嵌入模型的例子进行说明:


import  os
from langchain.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpoint

os.environ['QIANFAN_AK'] = "SPPejIX4r2mEUdjdkVNwxTHc"
os.environ['QIANFAN_SK'] = "hOGdXomPZu8FRL51dkBZrEee4tqaS6PM"

embed = QianfanEmbeddingsEndpoint()res1 = embed.embed_query('这是第一个测试文档')print(res1)# 打印结果:
'''
[0.039765920490026474, 0.02263435162603855, -0.01889650709927082, ...., '''
res2 = embed.embed_documents(['这是第一个测试文档', '这是第二个测试文档'])print(res2)# 打印结果:
'''
[[0.03977284952998161, 0.022625437006354332, -0.01892162673175335, ...., '''


上述代码中,我们分别使用了两种方法来进行文本的向量表示,他们最大不同在于:embed_query()接收一个字符串的输入,而embed_documents可以接收一组字符串。


LangChain集成的文本嵌入模型有:


  • AzureOpenAI、Baidu Qianfan、Hugging Face Hub、OpenAI、Llama-cpp、SentenceTransformers


2.2 Prompts


Prompt是指当用户输入信息给模型时加入的提示,这个提示的形式可以是zero-shot或者few-shot等方式,目的是让模型理解更为复杂的业务场景以便更好的解决问题。


提示模板:如果你有了一个起作用的提示,你可能想把它作为一个模板用于解决其他问题,LangChain就提供了PromptTemplates组件,它可以帮助你更方便的构建提示。


zero-shot提示方式:


from langchain import PromptTemplate
from langchain.llms import QianfanLLMEndpoint
import  os
os.environ['QIANFAN_AK'] = "SPPejIX4r2mEUdjdkVNwxTHc"
os.environ['QIANFAN_SK'] = "hOGdXomPZu8FRL51dkBZrEee4tqaS6PM"
# 定义模板
template = "我的邻居姓{lastname},他生了个儿子,给他儿子起个名字"

prompt = PromptTemplate(    input_variables=["lastname"],    template=template,)
prompt_text = prompt.format(lastname="王")print(prompt_text)# result: 我的邻居姓王,他生了个儿子,给他儿子起个名字

llm = QianfanLLMEndpoint()
result = llm(prompt_text)print(result)# 打印结果:
'''
给邻居的儿子起名字是一件非常棒的事情!在考虑名字时,通常会考虑一些基本的因素,比如名字的含义、读音、书写等。以下是一些建议:

如果您想要一个简单的名字,那么可以考虑王煦宇。这个名字寓意着阳光和宽广的宇宙,表示孩子应该像太阳一样温暖、明朗,又如宇宙般宽广包容。

另一个选择是王谦嘉。这个名字意为谦虚、高尚,同时也表示嘉奖和庆祝。如果邻居有特别期望他的儿子将来成为有道德、有修养的人,这个名字可能是一个不错的选择。

当然,这只是一些建议,最终的决定应该基于王先生的个人喜好和期望。请确保名字易于书写和发音,并且与您和邻居的姓氏搭配得当。祝王先生和他的儿子一切顺利!

'''


few-shot提示方式:


from langchain import PromptTemplate, FewShotPromptTemplate
from langchain.llms import QianfanLLMEndpoint
import  os
os.environ['QIANFAN_AK'] = "SPPejIX4r2mEUdjdkVNwxTHc"
os.environ['QIANFAN_SK'] = "hOGdXomPZu8FRL51dkBZrEee4tqaS6PM"

examples = [    {"word": "开心", "antonym": "难过"},    {"word": "高", "antonym": "矮"},]
example_template = """
单词: {word}反义词: {antonym}\\n
"""

example_prompt = PromptTemplate(    input_variables=["word", "antonym"],    template=example_template,)
few_shot_prompt = FewShotPromptTemplate(    examples=examples,    example_prompt=example_prompt,    prefix="给出每个单词的反义词",    suffix="单词: {input}\\n反义词:",    input_variables=["input"],    example_separator="\\n",)
prompt_text = few_shot_prompt.format(input="粗")print(prompt_text)print('*'*80)# 给出每个单词的反义词
# 单词: 开心
# 反义词: 难过

# 单词: 高
# 反义词: 矮

# 单词: 粗
# 反义词:

# 调用OpenAI
llm = QianfanLLMEndpoint(temperature=0.9)print(llm(prompt_text))
# 细


2.3 Chains(链)


在LangChain中,Chains描述了将LLM与其他组件结合起来完成一个应用程序的过程.


针对上一小节的提示模版例子,zero-shot里面,我们可以用链来连接提示模版组件和模型,进而可以实现代码的更改:


from langchain import PromptTemplate
from langchain.llms import QianfanLLMEndpoint
from langchain.chains import LLMChain
import  os
os.environ['QIANFAN_AK'] = "SPPejIX4r2mEUdjdkVNwxTHc"
os.environ['QIANFAN_SK'] = "hOGdXomPZu8FRL51dkBZrEee4tqaS6PM"
# 定义模板
template = "我的邻居姓{lastname},他生了个儿子,给他儿子起个名字"

prompt = PromptTemplate(    input_variables=["lastname"],    template=template,)llm = QianfanLLMEndpoint()
chain = LLMChain(llm = llm,                  prompt = prompt)# 执行链
print(chain.run("王"))# 打印结果
'''
给邻居家的新生儿起名字是一件非常重要的事情,需要考虑到很多因素,包括家庭传统、父母的偏好、名字的含义等等。在这个情况下,王先生和太太可能会想要一个既传统又具有现代感的名字。

基于这些考虑,以下是一些适合男孩的名字:

1. 王梓轩(Zi Xuan):这个名字既有传统的含义(梓是树木的意思,轩是高远的意思),又具有现代感。
2. 王宇翔(Yu Xiang):这个名字既包含了宇宙的含义(宇是宇宙的意思,翔是飞翔的意思),又有希望他儿子能像鸟儿一样自由飞翔的寓意。
3. 王宇轩(Yu Xuan):这个名字也有同样的含义,而且也有一种稳重和宽广的感觉。
4. 王博远(Bo Yuan):这个名字的含义是博学而远志,既体现了父母的期望,又有一种清新明快的感觉。

请注意,在选择名字时,还需要考虑名字在社区中的受欢迎程度,以确保这个名字不会引起任何问题或误解。此外,如果王先生和太太有任何特定的偏好或期望,他们也应该在这个过程中发挥重要作用。

以上就是我为王先生的儿子提出的一些名字建议,希望能帮助到你们。
'''


如果你想将第一个模型输出的结果,直接作为第二个模型的输入,还可以使用LangChain的SimpleSequentialChain, 代码如下:


from langchain import PromptTemplate
from langchain.llms import QianfanLLMEndpoint
from langchain.chains import LLMChain, SimpleSequentialChain
import  os
os.environ['QIANFAN_AK'] = "SPPejIX4r2mEUdjdkVNwxTHc"
os.environ['QIANFAN_SK'] = "hOGdXomPZu8FRL51dkBZrEee4tqaS6PM"

# 创建第一条链
template = "我的邻居姓{lastname},他生了个儿子,给他儿子起个名字"

first_prompt = PromptTemplate(    input_variables=["lastname"],    template=template,)llm = QianfanLLMEndpoint(temperature=0.9)
first_chain = LLMChain(llm = llm, prompt = first_prompt)
# 创建第二条链
second_prompt = PromptTemplate(    input_variables=["child_name"],    template="邻居的儿子名字叫{child_name},给他起一个小名",)
second_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=second_prompt)

# 链接两条链
# verbose=True可以显示推理过程
overall_chain = SimpleSequentialChain(chains=[first_chain, second_chain], verbose=True)
print(overall_chain)# 执行链,只需要传入第一个参数
catchphrase = overall_chain.run("王")print(catchphrase)#
'''
当然,给邻居的孩子起小名也是一个很好的方式,可以更加亲近和亲切。考虑到上述名字的含义和音韵,以下是一些小名的建议:

1. 梓轩宝宝:对应“王梓轩”这个名字,可以叫他“宝宝”,表示亲切和喜爱。
2. 宇帆小子:对应“王宇帆”这个名字,可以叫他“小子”,显得活泼可爱。
3. 瑞阳小宝:对应“王瑞阳”这个名字,可以叫他“小宝”,显得亲切温暖。
4. 博文宝贝:对应“王博文”这个名字,可以叫他“宝贝”,表示对他的喜爱和呵护。
5. 浩宇小星:对应“王浩宇”这个名字,可以叫他“小星”,显得充满活力和希望。
'''


大模型应用框架-LangChain(二)+https://developer.aliyun.com/article/1544760?spm=a2c6h.13148508.setting.17.22454f0eHFZZj3

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