自然语言处理从入门到应用——LangChain：模型（Models）-[聊天模型（Chat Models）：使用少量示例和响应流式传输]-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了自然语言处理从入门到应用——LangChain：模型（Models）-[聊天模型（Chat Models）：使用少量示例和响应流式传输]。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

LangChain系列文章：

基础知识
快速入门
- 安装与环境配置
- 链（Chains）、代理（Agent:）和记忆（Memory）
- 快速开发聊天模型
模型（Models）
- 基础知识
- 大型语言模型（LLMs）
  - 基础知识
  - LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假LLM和人类输入LLM（Human Input LLM）
  - 缓存LLM的调用结果
  - 加载与保存LLM类、流式传输LLM与Chat Model响应和跟踪tokens使用情况
- 聊天模型（Chat Models）
  - 基础知识
  - 使用少量示例和响应流式传输
- 文本嵌入模型
  - Aleph Alpha、Amazon Bedrock、Azure OpenAI、Cohere等
  - Embaas、Fake Embeddings、Google Vertex AI PaLM等
提示（Prompts）
- 基础知识
- 提示模板
  - 基础知识
  - 连接到特征存储
  - 创建自定义提示模板和含有Few-Shot示例的提示模板
  - 部分填充的提示模板和提示合成
  - 序列化提示信息
- 示例选择器（Example Selectors）
- 输出解析器（Output Parsers）
记忆（Memory）
- 基础知识
- 记忆的类型
  - 会话缓存记忆、会话缓存窗口记忆和实体记忆
  - 对话知识图谱记忆、对话摘要记忆和会话摘要缓冲记忆
  - 对话令牌缓冲存储器和基于向量存储的记忆
- 将记忆添加到LangChain组件中
- 自定义对话记忆与自定义记忆类
- 聊天消息记录
- 记忆的存储与应用
索引（Indexes）
- 基础知识
- 文档加载器（Document Loaders）
- 文本分割器（Text Splitters）
- 向量存储器（Vectorstores）
- 检索器（Retrievers）
链（Chains）
- 基础知识
- 通用功能
  - 自定义Chain和Chain的异步API
  - LLMChain和RouterChain
  - SequentialChain和TransformationChain
  - 链的保存（序列化）与加载（反序列化）
- 链与索引
  - 文档分析和基于文档的聊天
  - 问答的基础知识
  - 图问答（Graph QA）和带来源的问答（Q&A with Sources）
  - 检索式问答
  - 文本摘要（Summarization）、HyDE和向量数据库的文本生成
代理（Agents）
- 基础知识
- 代理类型
- 自定义代理（Custom Agent）
- 自定义MRKL代理
- 带有ChatModel的LLM聊天自定义代理和自定义多操作代理（Custom MultiAction Agent）
- 工具
  - 基础知识
  - 自定义工具（Custom Tools）
  - 多输入工具和工具输入模式
  - 人工确认工具验证和Tools作为OpenAI函数
- 工具包（Toolkit）
- 代理执行器（Agent Executor）
  - 结合使用Agent和VectorStore
  - 使用Agents的异步API和创建ChatGPT克隆
  - 处理解析错误、访问中间步骤和限制最大迭代次数
  - 为代理程序设置超时时间和限制最大迭代次数和为代理程序和其工具添加共享内存
- 计划与执行
回调函数（Callbacks）

使用少量示例

本部分的内容介绍了如何在聊天模型（Chat Models）中使用少量示例。关于如何最好地进行少量示例提示尚未形成明确的共识。因此，我们尚未固定任何关于此的抽象概念，而是使用现有的抽象概念。

交替的人工智能/人类消息

进行少量示例提示的第一种方式是使用交替的人工智能/人类消息。以下是一个示例：

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain import PromptTemplate, LLMChain
from langchain.prompts.chat import (
    ChatPromptTemplate,
    SystemMessagePromptTemplate,
    AIMessagePromptTemplate,
    HumanMessagePromptTemplate,
)
from langchain.schema import (
    AIMessage,
    HumanMessage,
    SystemMessage
)

chat = ChatOpenAI(temperature=0)

template="You are a helpful assistant that translates english to pirate."
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(template)
example_human = HumanMessagePromptTemplate.from_template("Hi")
example_ai = AIMessagePromptTemplate.from_template("Argh me mateys")
human_template="{text}"
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)

chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, example_human, example_ai, human_message_prompt])

chain = LLMChain(llm=chat, prompt=chat_prompt)

# 从格式化的消息中获取聊天完成结果
chain.run("I love programming.")

输出：

"I be lovin' programmin', me hearty!"

系统消息

OpenAI提供了一个可选的name参数，我们也建议与系统消息一起使用以进行少量示例提示。以下是如何使用此功能的示例：

template="You are a helpful assistant that translates english to pirate."
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(template)
example_human = SystemMessagePromptTemplate.from_template("Hi", additional_kwargs={"name": "example_user"})
example_ai = SystemMessagePromptTemplate.from_template("Argh me mateys", additional_kwargs={"name": "example_assistant"})
human_template="{text}"
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)

chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, example_human, example_ai, human_message_prompt])
chain = LLMChain(llm=chat, prompt=chat_prompt)

# 从格式化的消息中获取聊天完成结果
chain.run("I love programming.")

输出：

"I be lovin' programmin', me hearty!"

响应流式传输

本部分介绍了如何在聊天模型中使用流式传输：

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import (
    HumanMessage,
)
from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler
chat = ChatOpenAI(streaming=True, callbacks=[StreamingStdOutCallbackHandler()], temperature=0)
resp = chat([HumanMessage(content="Write me a song about sparkling water.")])

输出：

Verse 1:
Bubbles rising to the top
A refreshing drink that never stops
Clear and crisp, it's pure delight
A taste that's sure to excite

Chorus:
Sparkling water, oh so fine
A drink that's always on my mind
With every sip, I feel alive
Sparkling water, you're my vibe

Verse 2:
No sugar, no calories, just pure bliss
A drink that's hard to resist
It's the perfect way to quench my thirst
A drink that always comes first

Chorus:
Sparkling water, oh so fine
A drink that's always on my mind
With every sip, I feel alive
Sparkling water, you're my vibe

Bridge:
From the mountains to the sea
Sparkling water, you're the key
To a healthy life, a happy soul
A drink that makes me feel whole

Chorus:
Sparkling water, oh so fine
A drink that's always on my mind
With every sip, I feel alive
Sparkling water, you're my vibe

Outro:
Sparkling water, you're the one
A drink that's always so much fun
I'll never let you go, my friend
Sparkling

参考文献：
[1] LangChain 🦜️🔗 中文网，跟着LangChain一起学LLM/GPT开发：https://www.langchain.com.cn/
[2] LangChain中文网 - LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架：http://www.cnlangchain.com/文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-605908.html

到了这里，关于自然语言处理从入门到应用——LangChain：模型（Models）-[聊天模型（Chat Models）：使用少量示例和响应流式传输]的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！