OpenAI in LangChain viene utilizzato per creare chatbot utilizzando i domini di elaborazione del linguaggio naturale nell'intelligenza artificiale. OpenAI fornisce le chiavi API che possono essere integrate con le applicazioni LLM per gestire modelli di risposta alle domande che lo rendono più efficiente. L'utente può estrarre dati da Internet utilizzando la chiamata OpenAPI implementando le funzioni OpenAI.
Questa guida spiegherà il processo di implementazione delle funzioni OpenAI utilizzando le chiamate OpenAPI in LangChain.
Come implementare le funzioni OpenAI utilizzando la chiamata OpenAPI in LangChain?
Per implementare le funzioni OpenAI utilizzando le chiamate OpenAPI, segui semplicemente questa guida per diverse chiamate OpenAPI:
Prerequisiti di installazione
Installa i moduli LangChain utilizzando il seguente codice per iniziare a utilizzare le funzioni OpenAI:
pip installare langchain
Installa il modulo OpenAI per utilizzare le sue funzioni in LangChain:
Utilizza la chiave API di OpenAI dopo aver eseguito il seguente codice:
importaci
importa getpass
os.ambiente [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass.getpass ( 'Chiave API OpenAI:' )
Metodo 1: utilizzo della chiamata Klarna OpenAPI
Una volta integrata la chiave API OpenAI con il modello, è sufficiente importare il file ' get_openapi_chian ' biblioteca:
da langchain.chains.openai_functions.openapi importa get_openapi_chain
Utilizza la libreria con la chiamata Klarna OpenAPI e ottieni i dati eseguendo la catena:
'https://www.klarna.com/us/shopping/public/openai/v0/api-docs/'
)
Successivamente, esegui semplicemente la funzione chain.run() con il comando scritto tra parentesi graffe per ottenere i dati di conseguenza:
I dati estratti dalla chiamata OpenAPI in base al comando sono i dettagli delle maglie disponibili da uomo nel colore blu:
Metodo 2: utilizzo della funzione OpenAI nel servizio di traduzione
Esegui il ' get_openapi_chain() 'funzione utilizzando il collegamento del modello di traduzione per ottenere la traduzione in diverse lingue:
catena = get_openapi_chain ( 'https://api.speak.com/openapi.yaml' , prolisso =Vero )
Esegui la catena con un prompt con la lingua per tradurre il testo all'interno dei suoi argomenti:
Produzione
Lo screenshot dell'output mostra il formato JSON del comando che converte ' Come stai ' in arabo:
Metodo 3: utilizzo della chiamata XKCD OpenAPI
Un'altra chiamata OpenAPI è XKCD che può essere utilizzata per ottenere dettagli sui libri utilizzando il suo collegamento come visualizzato nel seguente codice:
catena = get_openapi_chain ('https://gist.githubusercontent.com/roaldnefs/053e505b2b7a807290908fe9aa3e1f00/raw/0a
212622ebfef501163f91e23803552411ed00e4/openapi.yaml'
)
Esegui il prompt utilizzato all'interno della funzione chain.run() per estrarre informazioni utilizzando la chiamata OpenAPI:
La schermata seguente mostra i libri disponibili nel genere narrativa con i relativi dettagli come numero, anno, titolo, ecc.:
Si tratta di implementare le funzioni OpenAI utilizzando le chiamate OpenAPI in LangChain.
Conclusione
Per implementare le funzioni OpenAI utilizzando la chiamata OpenAPI in LangChain, è sufficiente installare i moduli LangChain e OpenAI per implementare le sue diverse funzioni. Successivamente, configura una chiave API OpenAI dal suo account e quindi utilizza diverse chiamate OpenAPI come Klarna, servizio di traduzione e XKCD. Questa guida ha spiegato il processo di implementazione delle funzioni OpenAI utilizzando le chiamate OpenAPI in LangChain.