빠른 개요
이 게시물에서는 다음을 보여줍니다.
LangChain의 문서 저장소로 ReAct 로직을 구현하는 방법
LangChain에서 문서 저장소를 사용하여 ReAct 로직을 구현하는 방법은 무엇입니까?
언어 모델은 영어 등과 같은 자연어로 작성된 거대한 데이터 풀에서 훈련됩니다. 데이터는 문서 저장소에서 관리 및 저장되며 사용자는 간단히 저장소에서 데이터를 로드하고 모델을 훈련할 수 있습니다. 모델 훈련은 각 반복이 모델을 더욱 효과적이고 향상시키므로 여러 번의 반복이 필요할 수 있습니다.
LangChain의 문서 저장소 작업을 위해 ReAct 로직을 구현하는 프로세스를 배우려면 다음의 간단한 가이드를 따르십시오.
1단계: 프레임워크 설치
먼저 LangChain 프레임워크를 설치하여 문서 저장소 작업을 위한 ReAct 로직을 구현하는 프로세스를 시작하세요. LangChain 프레임워크를 설치하면 프로세스를 완료하기 위해 라이브러리를 가져오거나 가져오는 데 필요한 모든 종속성을 얻게 됩니다.
pip 설치 랭체인
문서 저장소가 ReAct 논리와 작동하도록 하는 데 사용할 수 있으므로 이 가이드에 대한 Wikipedia 종속성을 설치하십시오.
pip 설치 위키피디아 
pip 명령을 사용하여 OpenAI 모듈을 설치하여 라이브러리를 가져오고 대규모 언어 모델 또는 LLM을 구축합니다.
pip 설치 openai 
2단계: OpenAI API 키 제공
필요한 모듈을 모두 설치한 후 간단히 환경을 설정하다 다음 코드를 사용하여 OpenAI 계정의 API 키를 사용합니다.
수입 너수입 getpass
너 . 약 [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass . getpass ( 'OpenAI API 키:' )
3단계: 라이브러리 가져오기
환경이 설정되면 문서 저장소 작업을 위한 ReAct 논리를 구성하는 데 필요한 LangChain에서 라이브러리를 가져옵니다. LangChain 에이전트를 사용하여 언어 모델을 구성하기 위한 DocstoreExplaorer 및 해당 유형의 에이전트를 가져옵니다.
~에서 랭체인. LLMS 수입 오픈AI~에서 랭체인. 의사 저장소 수입 위키피디아
~에서 랭체인. 자치령 대표 수입 초기화_에이전트 , 도구
~에서 랭체인. 자치령 대표 수입 에이전트 유형
~에서 랭체인. 자치령 대표 . 반응하다 . 베이스 수입 DocstoreExplorer
4단계: Wikipedia Explorer 사용
'를 구성합니다. 의사 저장소 ” 변수를 DocstoreExplorer() 메서드와 함께 사용하고 해당 인수에서 Wikipedia() 메서드를 호출합니다. '를 사용하여 OpenAI 방법을 사용하여 대규모 언어 모델을 구축합니다. 텍스트-davinci-002 ” 에이전트용 도구를 설정한 후 모델:
의사 저장소 = DocstoreExplorer ( 위키피디아 ( ) )도구 = [
도구 (
이름 = '찾다' ,
기능 = 의사 저장소. 찾다 ,
설명 = '검색과 함께 쿼리/프롬프트를 요청하는 데 사용됩니다.' ,
) ,
도구 (
이름 = '조회' ,
기능 = 의사 저장소. 조회 ,
설명 = '조회를 통해 쿼리/프롬프트를 요청하는 데 사용됩니다.' ,
) ,
]
ㅋㅋㅋ = 오픈AI ( 온도 = 0 , 모델명 = '텍스트-다빈치-002' )
#에이전트로 모델을 구성하여 변수 정의
반응하다 = 초기화_에이전트 ( 도구 , ㅋㅋㅋ , 대리인 = 에이전트 유형. REACT_DOCSTORE , 말 수가 많은 = 진실 )
5단계: 모델 테스트
모델이 구축 및 구성되면 질문 문자열을 설정하고 인수에 질문 변수를 사용하여 메서드를 실행합니다.
질문 = '미 해군 제독은 작가 David Chanoff와 협력했습니다.'반응하다. 달리다 ( 질문 )
질문 변수가 실행되면 모델은 외부 프롬프트 템플릿이나 교육 없이도 질문을 이해합니다. 모델은 이전 단계에서 업로드한 모델을 사용하여 자동으로 학습되고 그에 따라 텍스트가 생성됩니다. ReAct 로직은 문서 저장소와 협력하여 질문을 기반으로 정보를 추출합니다.
문서 저장소에서 모델에 제공된 데이터에서 또 다른 질문을 하면 모델은 저장소에서 답변을 추출합니다.
질문 = '저자 David Chanoff는 어느 대통령 밑에서 일했던 William J Crowe와 협력했습니까?'반응하다. 달리다 ( 질문 )
이것이 바로 LangChain의 문서 저장소 작업을 위한 ReAct 로직을 구현하는 것입니다.
결론
LangChain의 문서 저장소 작업을 위한 ReAct 논리를 구현하려면 언어 모델 구축을 위한 모듈 또는 프레임워크를 설치하십시오. 그런 다음 OpenAI 환경을 설정하여 LLM을 구성하고 문서 저장소에서 모델을 로드하여 ReAct 로직을 구현합니다. 이 가이드는 문서 저장소 작업을 위한 ReAct 로직 구현에 대해 자세히 설명했습니다.