分类目录:《大模型从入门到应用》总目录
LangChain系列文章:
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- 链(Chains)、代理(Agent:)和记忆(Memory)
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- LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假LLM和人类输入LLM(Human Input LLM)
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- 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
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- 使用少量示例和响应流式传输
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- 基础知识
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- 自定义Chain和Chain的异步API
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- 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)
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- 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)
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- 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)
创建自定义Chain
要实现自己的自定义链式连接,我们可以子类化Chain
并实现以下方法:
from __future__ import annotations
from typing import Any, Dict, List, Optional
from pydantic import Extra
from langchain.base_language import BaseLanguageModel
from langchain.callbacks.manager import (
AsyncCallbackManagerForChainRun,
CallbackManagerForChainRun,
)
from langchain.chains.base import Chain
from langchain.prompts.base import BasePromptTemplate
class MyCustomChain(Chain):
"""
An example of a custom chain.
"""
prompt: BasePromptTemplate
"""Prompt object to use."""
llm: BaseLanguageModel
output_key: str = "text" #: :meta private:
class Config:
"""Configuration for this pydantic object."""
extra = Extra.forbid
arbitrary_types_allowed = True
@property
def input_keys(self) -> List[str]:
"""Will be whatever keys the prompt expects.
:meta private:
"""
return self.prompt.input_variables
@property
def output_keys(self) -> List[str]:
"""Will always return text key.
:meta private:
"""
return [self.output_key]
def _call(
self,
inputs: Dict[str, Any],
run_manager: Optional[CallbackManagerForChainRun] = None,
) -> Dict[str, str]:
# 在这里编写你的自定义链逻辑
# 下面的示例仅模仿了 LLMChain
prompt_value = self.prompt.format_prompt(**inputs)
# 当调用语言模型或其他链时,应该将回调管理器传递给它。
# 这样可以让内部运行受到外部运行注册的任何回调的跟踪。
# 你可以通过调用 `run_manager.get_child()` 获取回调管理器,如下所示。
response = self.llm.generate_prompt(
[prompt_value],
callbacks=run_manager.get_child() if run_manager else None
)
# 如果想要记录此次运行的某些信息,可以通过调用 `run_manager` 上的方法来实现。
# 这将触发为该事件注册的任何回调。
if run_manager:
run_manager.on_text("记录此次运行的一些信息")
return {self.output_key: response.generations[0][0].text}
async def _acall(
self,
inputs: Dict[str, Any],
run_manager: Optional[AsyncCallbackManagerForChainRun] = None,
) -> Dict[str, str]:
# 在这里编写你的自定义链逻辑
# 下面的示例仅模仿了 LLMChain
prompt_value = self.prompt.format_prompt(**inputs)
# 当调用语言模型或其他链时,应该将回调管理器传递给它。
# 这样可以让内部运行受到外部运行注册的任何回调的跟踪。
# 你可以通过调用 `run_manager.get_child()` 获取回调管理器,如下所示。
response = await self.llm.agenerate_prompt(
[prompt_value],
callbacks=run_manager.get_child() if run_manager else None
)
# 如果想要记录此次运行的某些信息,可以通过调用 `run_manager` 上的方法来实现。
# 这将触发为该事件注册的任何回调。
if run_manager:
await run_manager.on_text("记录此次运行的一些信息")
return {self.output_key: response.generations[0][0].text}
@property
def _chain_type(self) -> str:
return "my_custom_chain"
from langchain.callbacks.stdout import StdOutCallbackHandler
from langchain.chat_models.openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts.prompt import PromptTemplate
chain = MyCustomChain(
prompt=PromptTemplate.from_template('tell us a joke about {topic}'),
llm=ChatOpenAI()
)
chain.run({'topic': 'callbacks'}, callbacks=[StdOutCallbackHandler()])
日志输出:
> Entering new MyCustomChain chain...
Log something about this run
> Finished chain.
输出:
Why did the callback function feel lonely? Because it was always waiting for someone to call it back!'
Chain 的异步 API
LangChain通过利用asyncio
模块提供了对链式连接的异步支持。目前,LLMChain(通过 arun
、apredict
和acall
方法)、LLMMathChain(通过arun
和acall
方法)、ChatVectorDBChain
和问答链式连接支持异步方法。其他链式连接的异步支持正在计划中。
import asyncio
import time
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
def generate_serially():
llm = OpenAI(temperature=0.9)
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["product"],
template="What is a good name for a company that makes {product}?",
)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
for _ in range(5):
resp = chain.run(product="toothpaste")
print(resp)
async def async_generate(chain):
resp = await chain.arun(product="toothpaste")
print(resp)
async def generate_concurrently():
llm = OpenAI(temperature=0.9)
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["product"],
template="What is a good name for a company that makes {product}?",
)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
tasks = [async_generate(chain) for _ in range(5)]
await asyncio.gather(*tasks)
s = time.perf_counter()
# If running this outside of Jupyter, use asyncio.run(generate_concurrently())
await generate_concurrently()
elapsed = time.perf_counter() - s
print('\033[1m' + f"Concurrent executed in {elapsed:0.2f} seconds." + '\033[0m')
s = time.perf_counter()
generate_serially()
elapsed = time.perf_counter() - s
print('\033[1m' + f"Serial executed in {elapsed:0.2f} seconds." + '\033[0m')
输出:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-663360.html
BrightSmile Toothpaste Company
BrightSmile Toothpaste Co.
BrightSmile Toothpaste
Gleaming Smile Inc.
SparkleSmile Toothpaste
Concurrent executed in 1.54 seconds.
BrightSmile Toothpaste Co.
MintyFresh Toothpaste Co.
SparkleSmile Toothpaste.
Pearly Whites Toothpaste Co.
BrightSmile Toothpaste.
Serial executed in 6.38 seconds.
参考文献:
[1] LangChain官方网站:https://www.langchain.com/
[2] LangChain 🦜️🔗 中文网,跟着LangChain一起学LLM/GPT开发:https://www.langchain.com.cn/
[3] 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-663360.html
到了这里,关于自然语言处理从入门到应用——LangChain:链(Chains)-[通用功能:自定义Chain和Chain的异步API]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!