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LangChain轉(zhuǎn)換鏈:讓數(shù)據(jù)處理更精準(zhǔn)

來源: 責(zé)編: 時間:2024-06-25 17:15:04 230觀看
導(dǎo)讀上篇文章《5分鐘了解LangChain的路由鏈》里主要介紹了路由鏈,核心類是LLMRouterChain和MultiPromptChain。本文介紹LangChain里的另外1個重要的鏈:轉(zhuǎn)換鏈。轉(zhuǎn)換鏈的概念在開發(fā)AI Agent(智能體)時,我們經(jīng)常需要對輸入數(shù)據(jù)進

上篇文章《5分鐘了解LangChain的路由鏈》里主要介紹了路由鏈,核心類是LLMRouterChain和MultiPromptChain。本文介紹LangChain里的另外1個重要的鏈:轉(zhuǎn)換鏈。Cl628資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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轉(zhuǎn)換鏈的概念

在開發(fā)AI Agent(智能體)時,我們經(jīng)常需要對輸入數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,這樣可以更好地利用LLM。LangChain提供了一個強大的工具——轉(zhuǎn)換鏈(TransformChain),它可以幫我們輕松實現(xiàn)這一任務(wù)。Cl628資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

轉(zhuǎn)換鏈(TransformChain)主要是將 給定的數(shù)據(jù) 按照某個函數(shù)進行轉(zhuǎn)換,再將 轉(zhuǎn)換后的結(jié)果 輸出給LLM。 所以轉(zhuǎn)換鏈的核心是:根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯編寫合適的轉(zhuǎn)換函數(shù)。Cl628資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

其實,轉(zhuǎn)換鏈的設(shè)計也很精妙,從源碼可以看出,它只是做了一條鏈,然后具體的任務(wù)完全丟給了外部的函數(shù)來實現(xiàn)。在LangChain里只要是鏈,就可以隨處鏈接。Cl628資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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轉(zhuǎn)換鏈的使用場景

轉(zhuǎn)換鏈只有1個核心類,TransformChain。Cl628資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

有時,我們在將數(shù)據(jù)發(fā)送給LLM之前,希望對其做一些操作時(比如替換一些字符串、截取部分文本等等),就會用到轉(zhuǎn)換鏈。TransformChain 在 NLP 中很重要,有些場景還很實用。Cl628資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

一般使用轉(zhuǎn)換鏈有幾個固定步驟:Cl628資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

  • 根據(jù)需求定義轉(zhuǎn)換函數(shù)transform_func,入?yún)⒑统鰠⒍际亲值洹?/li>
  • 實例化轉(zhuǎn)換鏈TransformChain。
  • 因為轉(zhuǎn)換鏈只能做內(nèi)容轉(zhuǎn)換的事情,后續(xù)的操作還需要LLM介入,所以需要實例化LLMChain。
  • 最終通過順序連SimpleSequentialChain將TransformChain和LLMChain串起來完成任務(wù)。

使用轉(zhuǎn)換鏈的案例

比如,給定LLM一篇很長的文章,但是我只想讓LLM幫我總結(jié)文章前3自然段的內(nèi)容,同時,總結(jié)之前,我還需要將自然段里的 部分字段 替換成 給定字段。Cl628資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

具體代碼如下:Cl628資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

from langchain.prompts import PromptTemplatefrom langchain.chains import LLMChain, TransformChain, SimpleSequentialChainfrom langchain_openai import OpenAI, ChatOpenAIfile_content = ""with open("./file_data.txt", "r") as file:    file_content = file.read()# 定義轉(zhuǎn)換函數(shù),截取文章前8段,再替換部分字符串def transform_func(data):    text = data["input_text"]    shortened_text = "/n".join(text.split("/n")[:7])    transform_shortened_text: str = shortened_text.replace(        "PVC", "PersistentVolumeClaim"    ).replace("PV", "PersistentVolume")    return {"output_text": transform_shortened_text}# 定義轉(zhuǎn)換鏈transform_chain = TransformChain(    input_variables=["input_text"],    output_variables=["output_text"],    transform=transform_func,)# 定義LLMmodel = ChatOpenAI(    model_name="gpt-3.5-turbo",    openai_api_key="sk-xxxxxx",    openai_api_base="https://api.302.ai/v1",)# 定義提示詞模板 和 LLM鏈prompt_template = """請你對下面的文字進行總結(jié):{output_text}總結(jié):"""prompt = PromptTemplate(input_variables=["output_text"], template=prompt_template)llm_chain = LLMChain(    llm=model,    prompt=prompt,)# 使用順序鏈連接起來final_chain = SimpleSequentialChain(chains=[transform_chain, llm_chain])res = final_chain.run(file_content)print(res)

代碼執(zhí)行結(jié)果符合預(yù)期??偨Y(jié)的結(jié)果很精通,同時也是按照給定的字符串返回的。Cl628資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

總結(jié)

這篇博客主要介紹了LangChain中的轉(zhuǎn)換鏈(TransformChain)的概念,它主要用在需要對輸入的內(nèi)容進行轉(zhuǎn)換的場景下。希望對你有幫助!Cl628資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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