Как реализовать функции OpenAI с помощью вызова OpenAPI в LangChain?

Kak Realizovat Funkcii Openai S Pomos U Vyzova Openapi V Langchain



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:

пункт установить опенай



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:

цепочка = get_openapi_chain (
'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:

цепочка.бег ( «Варианты рубашек мужских синего цвета» )


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:

цепочка.бег ( «Скажи как дела по-арабски» )



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:

цепочка.бег ( «Что такое сегодняшняя фантастика?» )


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.