🔥🔥🔥一文搞懂 Langchain Models （二）

接上文🔥🔥🔥 一文搞懂 Langchain Models （一）。

大语言模型（LLMs）介绍

实际上，大型语言模型（Large Language Models）操作起来相当简单。

你可以提供一个用自然语言的输入给大语言模型：

text
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北京有哪些著名景点？

然后模型将返回一个文本：

text
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北京的著名经典有故宫、雍王府、颐和园等

LangChain已经与多个大型语言模型（LLMs）进行了集成，包括但不限于：

• AI21：一个由Jurassic-1语言模型驱动的平台，用于构建理解和生成自然语言的AI应用程序。
• GPT4All：一个平台让任何人都可以在无需编码或API密钥的情况下与GPT-3和其他语言模型互动。
• Hugging Face Hub：一个托管数千个预训练自然语言处理任务模型的平台。
• SageMakerEndpoint：一个工具帮助您通过简单几行代码将您的机器学习模型部署在AWS SageMaker上。
• Azure OpenAI：一个云服务（Azure）提供访问OpenAI的GPT-3语言模型的功能。

大语言模型使用

首先要配置LLM模型，需要从langchain.llm模块中导入它。

python
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from langchain.llms import OpenAI

• 注意：为了使用OpenAI 模型，你需要安装openai库（pip install openai）

接下来，您需要为LLM设置一些基本设置，例如：

• model_name – 要使用的模型 例如，“text-davinci-003”（默认设置）或“text-ada-001” 这些设置会根据llm提供商而有所不同，因此您需要查阅您使用的提供商的API文档以获取模型值
• n – 给定提示创建的完成次数（默认为1）
• streaming – 结果是否应该“流式”传输（默认为False） 流式传输是指从LLM逐部返回结果，而不是一次性返回整个结果 在开发聊天机器人体验时，这非常有用，因为文本是逐行编写的，而不是一次性返回一个巨大的响应块。
• temperature – 这将设置“采样温度”范围为0到1。温度决定输出中的随机程度。温度为0时表示“精确”，将选择最可能的输出词。对于给定的提示，它应始终返回相同的输出；温度为1时表示“富有创造力”，对于相同的提示，它会产生不同且有时令人惊讶的结果；默认设置为0.7，这仍然具有创造力，但不是完全随机的。

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llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003", n=2, temperature=0.4)

现在你可以通过上面配置llm进行基本的输入输出操作了。

python
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llm("中国的首都是哪儿？")

# '\n\n北京'

您还可以使用generate函数传入一个提示输入列表，这将生成更丰富的输出，包括诸如令牌使用情况（可用于跟踪令牌和成本）等信息。

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llm_result = llm.generate(["给我唱首歌", "给我写首诗"])

这种方式可以传入一个数组，用来生成比较复杂的结果。

另一个有用的功能是get_num_tokens，它可以估计文本片段中包含的令牌数量。在需要将总令牌数保持在设定的限制或预算之内时，这个功能会很有用。

python
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llm.get_num_tokens("中国的首都是哪儿？")

• 注意：这需要使用tiktoken库进行估计，因此需要安装它才能使用（使用命令：pip install tiktoken）

高阶功能

除了正常的LLM调用以外，langchain还提供了一些LLM的高级用法。

• 异步调用LLM
• 缓存功能，重复的请求不发送到LLM
• 保存LLM配置，把相关参数以文本的形式存储起来
• 流式处理，即只要有response返回，就传输给用户