Это руководство проиллюстрирует процесс использования графа знаний диалога в LangChain.
Как использовать диаграмму знаний диалога в LangChain?
РазговорKGПамять Библиотека может использоваться для воссоздания памяти, которую можно использовать для получения контекста взаимодействия. Чтобы изучить процесс использования графа знаний разговоров в LangChain, просто выполните перечисленные шаги:
Шаг 1. Установите модули
Сначала начните использовать граф знаний диалога, установив модуль LangChain:
pip установить langchain
Установите модуль OpenAI, который можно установить с помощью команды pip, чтобы получить библиотеки для построения больших языковых моделей:
pip установить openai
Сейчас, настроить среду используя ключ API OpenAI, который можно сгенерировать из его учетной записи:
Импортировать ты
Импортировать получить пропуск
ты . примерно [ 'ОПЕНАЙ_API_KEY' ] '=' получить пропуск . получить пропуск ( «Ключ API OpenAI:» )
Шаг 2. Использование памяти с LLM
После установки модулей начните использовать память с LLM, импортировав необходимые библиотеки из модуля LangChain:
от лангчейн. Память Импортировать РазговорKGПамятьот лангчейн. llms Импортировать ОпенАИ
Создайте LLM с помощью метода OpenAI() и настройте память с помощью метода РазговорKGПамять () метод. После этого сохраните шаблоны подсказок, используя несколько входных данных, с соответствующим ответом, чтобы обучить модель на этих данных:
лм '=' ОпенАИ ( температура '=' 0 )Память '=' РазговорKGПамять ( лм '=' лм )
Память. save_context ( { 'вход' : «Передать привет Джону» } , { 'выход' : 'Джон! Кто' } )
Память. save_context ( { 'вход' : 'он - друг' } , { 'выход' : 'конечно' } )
Проверьте память, загрузив память_переменные () с использованием запроса, связанного с приведенными выше данными:
Память. load_memory_variables ( { 'вход' : 'кто такой Джон' } ) 
Настройте память с помощью метода ConversationKGMemory() с return_messages аргумент для получения истории ввода:
Память '=' РазговорKGПамять ( лм '=' лм , return_messages '=' Истинный )Память. save_context ( { 'вход' : «Передать привет Джону» } , { 'выход' : 'Джон! Кто' } )
Память. save_context ( { 'вход' : 'он - друг' } , { 'выход' : 'конечно' } )
Просто проверьте память, предоставив входному аргументу его значение в форме запроса:
Память. load_memory_variables ( { 'вход' : 'кто такой Джон' } ) 
Теперь проверьте память, задав вопрос, который не упоминается в обучающих данных, и модель понятия не имеет об ответе:
Память. get_current_entities ( «какой любимый цвет Джона» )Использовать get_knowledge_triplets (), ответив на заданный ранее запрос:
Память. get_knowledge_triplets ( «его любимый цвет — красный» ) 
Шаг 3: Использование памяти в цепочке
На следующем шаге используется память разговоров с цепочками для построения модели LLM с помощью метода OpenAI(). После этого настройте шаблон приглашения, используя структуру диалога, и текст будет отображаться при получении вывода модели:
лм '=' ОпенАИ ( температура '=' 0 )от лангчейн. подсказки . быстрый Импортировать Шаблон приглашения
от лангчейн. цепи Импортировать Разговорная цепочка
шаблон '=' '''Это шаблон взаимодействия человека и машины.
Система представляет собой модель искусственного интеллекта, которая может говорить или извлекать информацию о нескольких аспектах.
Если он не понимает вопроса или не знает ответа, он просто говорит об этом.
Система извлекает данные, хранящиеся в разделе «Конкретные» и не галлюцинирует.
Специфический:
{история}
Беседа:
Человек: {вход}
ИИ: '''
#Настройте шаблон или структуру для предоставления подсказок и получения ответа от системы ИИ.
быстрый '=' Шаблон приглашения ( входные_переменные '=' [ 'история' , 'вход' ] , шаблон '=' шаблон )
разговор_с_кг '=' Разговорная цепочка (
лм '=' лм , подробный '=' Истинный , быстрый '=' быстрый , Память '=' РазговорKGПамять ( лм '=' лм )
)
После создания модели просто вызовите разговор_с_кг модель с использованием метода Predict() с запросом, заданным пользователем:
разговор_с_кг. предсказывать ( вход '=' 'Привет как дела?' ) 
Теперь обучите модель, используя память разговоров, передав информацию в качестве входного аргумента метода:
разговор_с_кг. предсказывать (вход '=' «Меня зовут Джеймс, и я помогаю Уиллу, он инженер»
)
Пришло время протестировать модель, задав запросы для извлечения информации из данных:
разговор_с_кг. предсказывать ( вход '=' 'Кто такой Уилл' ) 
Это все, что касается использования графа знаний разговоров в LangChain.
Заключение
Чтобы использовать граф знаний диалога в LangChain, установите модули или платформы для импорта библиотек для использования метода ConversationKGMemory(). После этого постройте модель, используя память для построения цепочек, и извлеките информацию из обучающих данных, предусмотренных в конфигурации. В этом руководстве подробно описан процесс использования графа знаний диалога в LangChain.