把langchain跑起来的3个方法

langchain,起来,方法 · 浏览次数 : 286

小编点评

**绕过GLM部署步骤的方法** 1. **使用Fake LLM**： - 使用 `FakeListLLM` 类加载预训练的 LLM 模型。 - 使用 `Agent` 类初始化 LLM 模型，设置语言和日志输出。 - 使用 `run` 方法执行 LLM 模型。 2. **使用Human Input LLM**： - 使用 `HumanInputLLM` 类访问维基百科 API。 - 使用 `Agent` 类初始化 LLM 模型，设置语言和日志输出。 - 使用 `run` 方法执行 LLM 模型。 3. **使用Hugging Face API**： - 创建 `HuggingFaceHub` 对象，设置 API token。 - 使用 `UnstructuredFileLoader` 加载文本文件，将其转换为 Document 对象。 - 使用 `load_summarize_chain` 加载 LLM 模型，并执行摘要操作。

正文

使用LangChain开发LLM应用时，需要机器进行GLM部署，好多同学第一步就被劝退了，那么如何绕过这个步骤先学习LLM模型的应用，对Langchain进行快速上手？本片讲解3个把LangChain跑起来的方法，如有错误欢迎纠正。

Langchain官方文档地址：
https://python.langchain.com/

基础功能

LLM 调用

支持多种模型接口，比如 OpenAI、HuggingFace、AzureOpenAI …
Fake LLM，用于测试
缓存的支持，比如 in-mem（内存）、SQLite、Redis、SQL
用量记录
支持流模式（就是一个字一个字的返回，类似打字效果）

Prompt管理，支持各种自定义模板

拥有大量的文档加载器，比如 Email、Markdown、PDF、Youtube …

对索引的支持

文档分割器
向量化
对接向量存储与搜索，比如 Chroma、Pinecone、Qdrand

Chains

LLMChain
各种工具Chain
LangChainHub

详细地址可参考：
https://www.langchain.cn/t/topic/35

测试Langchain工程的3个方法：

1 使用Langchian提供的FakeListLLM

为了节约时间,直接上代码

import os
from decouple import config
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.agents import AgentType
from langchain.agents import load_tools

这里mock下ChatGPT,使用mockLLm

#from langchain.llms import OpenAI
from langchain.llms.fake import FakeListLLM
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = config('OPENAI_API_KEY')

REPL 是 “Read–Eval–Print Loop”（读取-求值-打印-循环）的缩写，它是一种简单的、交互式的编程环境。

在 REPL 环境中，用户可以输入一条或多条编程语句，系统会立即执行这些语句并输出结果。这种方式非常适合进行快速的代码试验和调试。

tools = load_tools(["python_repl"])
responses=[
    "Action: Python REPL\nAction Input: chatGpt原理",
    "Final Answer: mock答案"
]
llm = FakeListLLM(responses=responses)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
agent.run("chatGpt原理2")

2 使用Langchian提供的HumanInputLLM，访问维基百科查询

from langchain.llms.human import HumanInputLLM
from langchain.agents import load_tools
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.agents import AgentType
from wikipedia import set_lang

使用维基百科工具

tools = load_tools(["wikipedia"])

这里必须要设置为中文url前缀，不然访问不了

set_lang("zh")

初始化LLM

llm = HumanInputLLM(prompt_func=lambda prompt: print(f"\n===PROMPT====\n{prompt}\n=====END OF PROMPT======"))

初始化agent

agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
agent.run("喜羊羊")

3 使用huggingface

https://huggingface.co/docs

1.注册账号

2.创建Access Tokens

Demo：使用模型对文档进行摘要

from langchain.document_loaders import UnstructuredFileLoader
from langchain.chains.summarize import load_summarize_chain
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain import HuggingFaceHub
import os
from decouple import config

from langchain.agents import load_tools

这里mock下ChatGPT,使用HUGGINGFACEHUB

os.environ["HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN"] = config('HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN')

导入文本

loader = UnstructuredFileLoader("docment_store\helloLangChain.txt")

将文本转成 Document 对象

document = loader.load()
print(f'documents:{len(document)}')

初始化文本分割器

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size = 500,
    chunk_overlap = 0
)

切分文本

split_documents = text_splitter.split_documents(document)
print(f'documents:{len(split_documents)}')

加载 LLM 模型

overal_temperature = 0.1
flan_t5xxl = HuggingFaceHub(repo_id="google/flan-t5-xxl", 
                         model_kwargs={"temperature":overal_temperature, 
                                       "max_new_tokens":200}
                         ) 

llm = flan_t5xxl
tools = load_tools(["llm-math"], llm=llm)

创建总结链

chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="refine", verbose=True)

执行总结链

chain.run(split_documents)

作者：京东科技杨建

来源：京东云开发者社区