Como implementar funções OpenAI usando chamada OpenAPI em LangChain?

Como Implementar Funcoes Openai Usando Chamada Openapi Em Langchain



OpenAI em LangChain é usado para construir chatbots usando domínios de processamento de linguagem natural em inteligência artificial. OpenAI fornece chaves de API que podem ser integradas a aplicativos LLM para gerenciar modelos de resposta a perguntas, o que o torna mais eficiente. O usuário pode extrair dados da Internet usando a chamada OpenAPI implementando funções OpenAI.

Este guia explicará o processo de implementação de funções OpenAI usando chamadas OpenAPI em LangChain.







Como implementar funções OpenAI usando chamada OpenAPI em LangChain?

Para implementar funções OpenAI usando chamadas OpenAPI, basta seguir este guia com diferentes chamadas OpenAPI:



Pré-requisitos de configuração



Instale os módulos LangChain usando o seguinte código para começar a usar as funções OpenAI:





pip instalar cadeia de idiomas



Instale o módulo OpenAI para usar suas funções no LangChain:

pip instalar aberto



Use a chave API do OpenAI após executar o seguinte código:



importe-nos
importar getpass

os.environ [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass.getpass ( 'Chave de API OpenAI:' )


Método 1: usando chamada Klarna OpenAPI

Assim que a chave da API OpenAI estiver integrada ao modelo, basta importar o “ get_openapi_chian ' biblioteca:

de langchain.chains.openai_functions.openapi importar get_openapi_chain


Use a biblioteca com a chamada Klarna OpenAPI e obtenha dados executando a cadeia:

cadeia=get_openapi_chain (
'https://www.klarna.com/us/shopping/public/openai/v0/api-docs/'
)



Depois disso, basta executar a função chain.run() com o comando escrito entre colchetes para obter os dados de acordo:

cadeia.run ( 'Opções de camisas masculinas na cor azul' )


Os dados extraídos da chamada OpenAPI com base no comando são os detalhes das camisas disponíveis para homens na cor azul:

Método 2: usando a função OpenAI no serviço de tradução

Execute o “ get_openapi_chain() ”função usando o link do modelo de tradução para obter tradução em diferentes idiomas:

cadeia=get_openapi_chain ( 'https://api.speak.com/openapi.yaml' , detalhado = Verdadeiro )


Execute a cadeia com um prompt com o idioma para traduzir o texto dentro de seus argumentos:

cadeia.run ( 'Diga como você está em árabe' )



Saída

A captura de tela de saída exibe o formato JSON do comando convertendo “ Como vai ' em árabe:

Método 3: usando chamada XKCD OpenAPI

Outra chamada OpenAPI é XKCD que pode ser usada para obter detalhes dos livros usando seu link conforme exibido no código a seguir:

cadeia=get_openapi_chain (
'https://gist.githubusercontent.com/roaldnefs/053e505b2b7a807290908fe9aa3e1f00/raw/0a
212622ebfef501163f91e23803552411ed00e4/openapi.yaml'

)



Execute o prompt usado dentro da função chain.run() para extrair informações usando a chamada OpenAPI:

cadeia.run ( 'Qual é a ficção de hoje?' )


A captura de tela a seguir mostra os livros disponíveis no gênero de ficção com seus detalhes como número, ano, título, etc.:


Trata-se de implementar funções OpenAI usando chamadas OpenAPI em LangChain.

Conclusão

Para implementar funções OpenAI usando a chamada OpenAPI em LangChain, basta instalar os módulos LangChain e OpenAI para implementar suas diferentes funções. Depois disso, configure uma chave de API OpenAI de sua conta e use diferentes chamadas OpenAPI, como Klarna, serviço de tradução e XKCD. Este guia explicou o processo de implementação de funções OpenAI usando chamadas OpenAPI em LangChain.