Esta postagem irá ilustrar o processo de uso do analisador de lista no LangChain.
Como usar o analisador de lista no LangChain?
As classes do analisador de lista são usadas para obter a saída na forma de uma lista contendo vários objetos separados por vírgulas. O módulo LangChain permite o uso do CommaSeparatedListOutputParser biblioteca para obter a saída na forma de uma lista estruturada.
Para aprender o processo de uso do analisador de lista no LangChain, basta seguir as etapas listadas:
Etapa 1: instalar módulos
Em primeiro lugar, comece instalando a estrutura LangChain usando o comando pip install no notebook Python ou IDE:
pip instalar cadeia de idiomas
Outro módulo necessário para download é o OpenAI, que é usado para obter as bibliotecas OpenAI e ChatOpenAI:
pip instalar aberto 
Depois de instalar os módulos necessários, configurar o OpenAI ambiente usando sua chave de API após importar o “ os ' e ' Obter passagem ”bibliotecas:
importe-nosimportar getpass
os.environ [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass.getpass ( 'Chave de API OpenAI:' )
Etapa 2: importar bibliotecas
Depois de configurar o ambiente OpenAI, basta importar as bibliotecas necessárias para usar os analisadores de lista como CommaSeparatedListOutputParser, OpenAI e muitos mais:
de langchain.prompts importar ChatPromptTemplate
de langchain.llms importar OpenAI
de langchain.prompts importar PromptTemplate
de langchain.chat_models importar ChatOpenAI
de langchain.prompts importar HumanMessagePromptTemplate
Etapa 3: Construindo o Analisador de Saída da Lista
A próxima etapa é construir o analisador de saída da lista e então configurar o modelo de prompt para limitar o número de objetos para formar uma lista:
format_instructions=output_parser.get_format_instructions ( )
prompt = PromptTemplate (
modelo = 'Liste cinco {assunto}. \n {format_instructions}' ,
variáveis_de_entrada = [ 'assunto' ] ,
variáveis_parciais = { 'formato_instruções' : formato_instruções }
)
Etapa 4: modelo de teste
Depois que o modelo de prompt estiver definido, basta chamar o método OpenAI() para definir o “ modelo ”variável e, em seguida, forneça a entrada. Depois disso, use o “ saída ”Variável que contém a consulta de entrada e chama o analisador. Ele extrairá a lista com base na consulta que é limitada pelo modelo de prompt:
_input = prompt.formato ( assunto = 'bebidas' )
saída = modelo ( _entrada )
saída_parser.parse ( saída )
Isso é tudo sobre o processo de uso do analisador de saída de lista no LangChain.
Conclusão
Para usar o analisador de saída de lista no LangChain, basta instalar os módulos necessários para configurar seu ambiente usando a chave API OpenAI. Depois disso, importe as bibliotecas necessárias para construir e usar o analisador de saída da lista e, em seguida, configure o modelo com a estrutura de modelo do prompt. Depois que o modelo for construído com sucesso, basta testar o modelo para obter a lista com base na entrada fornecida pelo usuário. Este guia ilustrou o processo de uso do analisador de saída de lista no LangChain.