LLM Chain: Tích hợp các mô hình ngôn ngữ
LLMChain được thiết kế cụ thể để tích hợp với các mô hình ngôn ngữ. Nó tạo điều kiện tạo sinh text dựa trên các
prompts và xử lí các đầu ra mô hình hiệu quả.
Các trường hợp sử dụng
+ Chatbots: Xây dựng các cơ quan nói chuyện cái khởi tạo các trả lời dựa trên các truy vấn người dùng.
+ Tạo nội dung: Tự động hóa việc khởi tạo articles, summaries, hay reports sử dụng các mô hình ngôn ngữ.
+ Trả lời câu hỏi: Thực thi các hệ thống cái trả lời cho các câu hỏi người dùng bằng cách sử dụng khả năng của một
mô hình ngôn ngữ.
Code mẫu thực thi code ví dụ: Một móc xích cái lấy nhập vào người dùng như một prompt, gửi nó tới một mô hình
ngôn ngữ, và giành trả lời được khởi tạo.
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.llms import OpenAI
# Initialize the language model
model = OpenAI(modelModel name””)
# Create an LLMChain
llm_chain = LLMChain(model=model
# Define a prompt
prompt = “What are the benefits of using LangChain for AI applications?”
# Execute the chain
result = llm_chain.run(prompt)
print(result) # Output: (Generated response from the language model)
Code này minh họa sử dụng LangChain để tương tác với mô hình ngôn ngữ OpenAI bằng cách tạo một LLMChain với một
prompt chỉ ra và khởi tạo một trả lời về các lợi ích của LangChain cho các ứng dụng AI. Nó khởi tạo model, thiết
lập móc xích, chạy prompt và in ra kết quả khởi tạo.