OpenAI в LangChain используется для создания чат-ботов с использованием доменов обработки естественного языка в искусственном интеллекте. OpenAI предоставляет ключи API, которые можно интегрировать с приложениями LLM для управления моделями вопросов и ответов, что делает его более эффективным. Пользователь может извлекать данные из Интернета с помощью вызова OpenAPI, реализуя функции OpenAI.
В этом руководстве будет объяснен процесс реализации функций OpenAI с использованием вызовов OpenAPI в LangChain.
Как реализовать функции OpenAI с помощью вызова OpenAPI в LangChain?
Чтобы реализовать функции OpenAI с использованием вызовов OpenAPI, просто следуйте этому руководству для различных вызовов OpenAPI:
Предварительные условия установки
Установите модули LangChain, используя следующий код, чтобы начать использовать функции OpenAI:
пункт установить Лангчейн
Установите модуль OpenAI, чтобы использовать его функции в LangChain:
Используйте ключ API OpenAI после выполнения следующего кода:
импортируйте нас
импортировать getpass
os.environ [ 'ОПЕНАЙ_API_KEY' ] = getpass.getpass ( «Ключ API OpenAI:» )
Способ 1: использование вызова Klarna OpenAPI
Как только ключ OpenAI API будет интегрирован с моделью, просто импортируйте « get_openapi_chian » библиотека:
из langchain.chains.openai_functions.openapi импорт get_openapi_chain
Используйте библиотеку с вызовом Klarna OpenAPI и получайте данные, выполнив цепочку:
'https://www.klarna.com/us/shopping/public/openai/v0/api-docs/'
)
После этого просто выполните функцию Chain.run() с командой, записанной в фигурных скобках, чтобы получить соответствующие данные:
Данные, извлеченные из вызова OpenAPI на основе команды, представляют собой подробную информацию о доступных мужских рубашках синего цвета:
Способ 2. Использование функции OpenAI в службе перевода
Выполните « get_openapi_chain() ” с использованием ссылки модели перевода для получения перевода на разные языки:
цепочка = get_openapi_chain ( 'https://api.speak.com/openapi.yaml' , подробный = Истина )
Выполните цепочку с подсказкой языка для перевода текста внутри ее аргументов:
Выход
На снимке экрана вывода отображается формат JSON команды преобразования « Как вы ' на арабском:
Способ 3: использование вызова XKCD OpenAPI
Другой вызов OpenAPI — XKCD, который можно использовать для получения подробной информации о книгах по ссылке, как показано в следующем коде:
цепочка = get_openapi_chain ('https://gist.githubusercontent.com/roaldnefs/053e505b2b7a807290908fe9aa3e1f00/raw/0a
212622ebfef501163f91e23803552411ed00e4/openapi.yaml'
)
Запустите приглашение, используемое внутри функции Chain.run(), чтобы извлечь информацию с помощью вызова OpenAPI:
На следующем снимке экрана показаны книги, доступные в жанре художественной литературы, с указанием таких деталей, как номер, год, название и т. д.:
Вот и все, что касается реализации функций OpenAI с использованием вызовов OpenAPI в LangChain.
Заключение
Чтобы реализовать функции OpenAI с помощью вызова OpenAPI в LangChain, просто установите модули LangChain и OpenAI для реализации различных функций. После этого настройте ключ API OpenAI из своей учетной записи, а затем используйте различные вызовы OpenAPI, такие как Klarna, служба перевода и XKCD. В этом руководстве объяснен процесс реализации функций OpenAI с использованием вызовов OpenAPI в LangChain.