LangChain简化ChatGPT工程复杂度使用详解

yizhihongxing

LangChain简化ChatGPT工程复杂度使用详解

简介

LangChain是针对自然语言处理所开发的一款基于PyTorch的深度学习框架。它封装了一些常用的NLP相关工具,并提供了易于使用的API,可以大幅减少NLP工程的复杂度。ChatGPT是一个基于GPT模型的对话生成系统,使用LangChain可以快速地搭建起来。

安装

在使用之前,需要先安装LangChain和ChatGPT。

安装LangChain:

pip install langchain

安装ChatGPT:

pip install chatgpt

使用

以下是使用LangChain和ChatGPT快速搭建对话生成系统的示例。

示例一

import langchain
from chatgpt import GPT, GPTConfig

# 加载预先训练好的语言模型
model = GPT(GPTConfig())

# 开始对话
while True:
    # 用户输入
    text = input("You: ")

    # 将用户输入传给模型进行生成
    response = model.predict(text)

    # 输出回复
    print("Bot:", response)

以上示例中,使用LangChain加载了预训练好的GPT语言模型,并通过ChatGPT的API进行对话生成,使用起来非常简单。

示例二

import langchain
from chatgpt import GPT, GPTConfig

# 加载预先训练好的语言模型
model = GPT(GPTConfig())

# 定义一些对话场景
dialogs = {
    "greeting": ["Hello", "Hi", "Hey"],
    "farewell": ["Goodbye", "Bye", "See you"],
    "thanks": ["Thank you", "Thanks", "Appreciate it"]
}

# 开始对话
while True:
    # 用户输入
    text = input("You: ")

    # 处理特定场景
    for key in dialogs.keys():
        if text in dialogs[key]:
            response = "Nice to meet you!" if key == "greeting" else "Goodbye!"
            print("Bot:", response)
            break
    else:
        # 将用户输入传给模型进行生成
        response = model.predict(text)

        # 输出回复
        print("Bot:", response)

以上示例中,除了使用ChatGPT进行对话生成外,还定义了一些特定的对话场景。如果用户输入的内容属于定义好的场景,那么就直接输出回复,否则仍然使用ChatGPT进行生成。

总结

LangChain的使用可以大幅减少NLP工程的复杂度,对于想要快速搭建对话生成系统的开发者来说是非常有用的。结合ChatGPT的API和预训练好的语言模型,可以轻松地实现自然流畅的对话。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:LangChain简化ChatGPT工程复杂度使用详解 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月25日
下一篇 2023年5月25日

相关文章

  • C++ OpenCV读写XML或YAML文件的方法详解

    C++ OpenCV是一款强大的计算机视觉库,支持读写XML或YAML文件。本文将为您详细讲解使用C++ OpenCV读写XML或YAML文件的方法。 什么是XML和YAML? XML和YAML都是一种标记语言和序列化格式,用于在不同应用程序和平台之间进行数据交换。 其中XML格式拓展性好,具有一定的语法规则,适用于存储包含复杂结构的数据。YAML格式是一种…

    人工智能概论 2023年5月24日
    00
  • 解决Python2.7中IDLE启动没有反应的问题

    我来详细讲解一下如何解决Python2.7中IDLE启动没有反应的问题。 问题描述 在安装了Python2.7后,有时候打开IDLE(Python shell)时会遇到没有反应的情况,无法正常打开。 解决方法 方法一:检查Python路径是否正确 首先,我们需要确认Python路径是否正确。在Windows系统下,可以按下快捷键Win + R打开运行窗口,输…

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
  • 教你利用PyTorch实现sin函数模拟

    教你利用PyTorch实现sin函数模拟 简介 PyTorch是一个基于Python的科学计算库,它有以下特点: 支持GPU加速计算 动态计算图 支持自动求导 方便的构建神经网络 在本文中,我们将使用PyTorch来实现sin函数的模拟。具体来说,我们将使用PyTorch来构建一个神经网络,并使用该神经网络来拟合sin函数。 准备工作 在开始本教程之前,需要…

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
  • SpringBoot创建RSocket服务器的全过程记录

    下面是关于Spring Boot创建RSocket服务器的全过程记录。 RSocket简介 RSocket是一种基于Reactive Streams规范并且支持多种传输协议的全双工网络通信协议,可以实现高效、可扩展、快速启动的微服务通信。它由Netty、Reactor和Spring团队合作开发,提供Java、Kotlin和其他语言的客户端和服务器端实现,是S…

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
  • Opencv下载和导入Visual studio2022的实现步骤

    首先,我们需要将Opencv库下载到本地并导入Visual Studio 2022开发环境中,具体步骤如下: Step 1:下载Opencv库 可以到Opencv官网(https://opencv.org/)下载最新版本的Opencv库,也可以到github上下载(https://github.com/opencv/opencv/releases)。注意,下…

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
  • Python实现功能完整的个人员管理程序

    要实现功能完整的个人员管理程序,可以按以下步骤进行: 1. 确定需求和数据结构 首先需要确定个人员管理程序的需求,例如需要储存和管理的信息类型,比如姓名、年龄、性别等。在此基础上,可以选择合适的数据结构来储存和处理信息。比如可以使用Python中的字典(dict)或列表(list)。 2. 实现基本的增删改查功能 根据需求和数据结构,可以实现基本的增删改查功…

    人工智能概论 2023年5月24日
    00
  • python Web flask 视图内容和模板实现代码

    Python Web 中,Flask 框架的视图函数和模板是实现动态 Web 应用的核心。下面我将为您提供完整的攻略。 一、Flask 视图实现 在 Flask 中,视图函数是用于处理 Web 请求并生成 Web 响应的函数。视图函数通常使用 Flask 提供的装饰器 @app.route() 来将函数绑定到一个 URL 路径上,例如: from flask…

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
  • php7安装mongoDB扩展的方法分析

    安装MongoDB扩展是PHP开发中常见的需求之一,本篇攻略将详细介绍在PHP7上安装MongoDB扩展的方法以及相关的配置和使用细节。 前置条件 在开始之前,需要确保以下条件已具备: 已安装PHP7及MongoDB服务端 已安装PECL扩展管理工具(可通过命令pecl version检测是否已安装) 安装MongoDB PHP扩展 打开命令行工具(终端或C…

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部