利用LangChain和OpenAI进行文本标签分类：快速入门

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引言

在信息爆炸的时代，快速而准确地给文本打标签（Tagging）是数据处理中的关键环节。标签可以是情感、语言、风格或主题等，这些标签帮助我们更好地理解和分类大量文本数据。本文将介绍如何利用LangChain和OpenAI进行文本标签分类，提供实用的代码示例，并讨论其中的挑战与解决方案。

主要内容

什么是文本标签分类？

文本标签分类是指将文本按照预定义的类别进行分类。例如，可以根据文本的情感（积极、消极等）、语言（英语、西班牙语等）或其他特征对文本进行标记。

标签分类的组件

  • 功能（Function）：定义模型如何对文本进行标签。
  • 架构（Schema）：定义所需的标签类别。

利用LangChain和OpenAI进行快速开始

通过LangChain可以方便地调用OpenAI模型为文本进行标签分类。在下面的例子中，我们使用with_structured_output方法来获得结构化的输出。

%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_openai import ChatOpenAI

tagging_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    """
    Extract the desired information from the following passage.

    Only extract the properties mentioned in the 'Classification' function.

    Passage:
    {input}
    """
)

class Classification(BaseModel):
    sentiment: str = Field(description="The sentiment of the text")
    aggressiveness: int = Field(
        description="How aggressive the text is on a scale from 1 to 10"
    )
    language: str = Field(description="The language the text is written in")

llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo-0125").with_structured_output(
    Classification
)

tagging_chain = tagging_prompt | llm

inp = "Estoy increiblemente contento de haberte conocido! Creo que seremos muy buenos amigos!"
tagging_chain.invoke({"input": inp})

代码示例

inp = "Estoy increiblemente contento de haberte conocido! Creo que seremos muy buenos amigos!"
result = tagging_chain.invoke({"input": inp})
print(result)  # 输出: Classification(sentiment='positive', aggressiveness=1, language='Spanish')

inp = "Estoy muy enojado con vos! Te voy a dar tu merecido!"
result = tagging_chain.invoke({"input": inp})
print(result.dict())  # 输出: {'sentiment': 'negative', 'aggressiveness': 8, 'language': 'Spanish'}

常见问题和解决方案

挑战

  • API访问限制：由于某些地区的网络限制，访问OpenAI API可能会遇到问题。

解决方案

更精细的控制

通过定义更详细的Pydantic模型，可以更好地控制模型的输出。下面是一个例子：

class Classification(BaseModel):
    sentiment: str = Field(..., enum=["happy", "neutral", "sad"])
    aggressiveness: int = Field(..., enum=[1, 2, 3, 4, 5])
    language: str = Field(..., enum=["spanish", "english", "french", "german", "italian"])

llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo-0125").with_structured_output(
    Classification
)

chain = tagging_prompt | llm

总结和进一步学习资源

通过本教程的介绍，相信大家已经对如何利用LangChain进行文本标签分类有了初步了解。继续学习可以参考以下资源：

参考资料

  • LangChain GitHub Repository
  • OpenAI API Documentation

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