Questo post illustrerà il processo di utilizzo del parser elenco in LangChain.
Come utilizzare il parser di elenco in LangChain?
Le classi del parser elenco vengono utilizzate per ottenere l'output sotto forma di un elenco contenente più oggetti separati da virgole. Il modulo LangChain consente l'utilizzo di CommaSeparatedListOutputParser libreria per ottenere l'output sotto forma di un elenco strutturato.
Per apprendere il processo di utilizzo del parser di elenco in LangChain, segui semplicemente i passaggi elencati:
Passaggio 1: installare i moduli
Innanzitutto, inizia installando il framework LangChain utilizzando il comando pip install nel notebook o IDE Python:
pip installare langchain
Un altro modulo richiesto per il download è OpenAI che viene utilizzato per ottenere le librerie OpenAI e ChatOpenAI:
pip installare openai 
Dopo aver installato i moduli richiesti, impostare OpenAI ambiente utilizzando la relativa chiave API dopo aver importato il file ' Voi ' E ' getpass ”biblioteche:
importaciimporta getpass
os.ambiente [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass.getpass ( 'Chiave API OpenAI:' )
Passaggio 2: importare librerie
Dopo aver configurato l'ambiente OpenAI, importa semplicemente le librerie necessarie per utilizzare i parser di elenchi come CommaSeparatedListOutputParser, OpenAI e molti altri:
da langchain.prompts importa ChatPromptTemplate
da langchain.llms importa OpenAI
da langchain.prompts importa PromptTemplate
da langchain.chat_models importa ChatOpenAI
da langchain.prompts importa HumanMessagePromptTemplate
Passaggio 3: creazione del parser di output dell'elenco
Il passaggio successivo consiste nel creare il parser di output dell'elenco e quindi configurare il modello di prompt per limitare il numero di oggetti per formare un elenco:
format_instructions = output_parser.get_format_instructions ( )
prompt = Modello Prompt (
modello = 'Elenca cinque {oggetto}. \N {format_istruzioni}' ,
input_variabili = [ 'soggetto' ] ,
variabili_parziali = { 'format_istruzioni' : formato_istruzioni }
)
Passaggio 4: modello di test
Una volta impostato il modello di prompt, chiama semplicemente il metodo OpenAI() per definire il ' modello ' variabile e quindi fornire l'input. Successivamente, utilizzare il ' produzione ' variabile contenente la query di input e chiamare il parser. Estrarrà l'elenco in base alla query limitata dal modello di prompt:
_input = prompt.formato ( soggetto = 'bevande' )
risultato = modello ( _ingresso )
output_parser.parse ( produzione )
Questo è tutto incentrato sul processo di utilizzo del parser di output dell'elenco in LangChain.
Conclusione
Per utilizzare il parser di output dell'elenco in LangChain, è sufficiente installare i moduli richiesti per configurare il suo ambiente utilizzando la chiave API OpenAI. Successivamente, importa le librerie necessarie per creare e utilizzare il parser di output dell'elenco, quindi configura il modello con la struttura del modello del prompt. Una volta creato correttamente il modello, è sufficiente testarlo per ottenere l'elenco in base all'input fornito dall'utente. Questa guida ha illustrato il processo di utilizzo del parser di output dell'elenco in LangChain.