一、大语言模型（LLM）
1.1 大语言模型概述
定义：大语言模型（LLM）是基于大量数据训练的模型，能够理解和生成自然语言。
发展：始于2018年Google的论文《Attention is all you need》，引入Transformer架构，成为预训练模型的核心。
基础模型：基于Transformer的大规模语言模型，如BERT，通过学习文本的双向上下文信息，实现对句子结构的深入理解。
1.2 预训练与微调
预训练：在大规模无标注文本数据上训练模型，学习自然语言的基础表达、上下文信息和语义知识。
微调：在预训练模型基础上，根据特定下游任务对模型进行微调，适应特定任务的需求。
1.3 使用开源模型
HuggingFace：一个支持多种开源模型的平台，提供模型下载和使用。
Llama2：Meta（Facebook）推出的模型，可以通过HuggingFace下载和使用。
1.4 调用和使用模型
安装：通过pip install transformers安装HuggingFace Library。
登录：在HuggingFace网站注册并获取API Token。
调用：使用HuggingFace的Transformers库调用Llama2模型，进行文本生成。
1.5 LangChain集成
HuggingFace Hub：通过HuggingFace Hub集成模型，简化下载和使用流程。
Pipeline：使用HuggingFace Pipeline简化NLP任务的使用流程。
1.6 自定义语言模型
本地模型：如果需要在本地从头训练模型或使用自定义模型，可以通过LangChain的LLM基类创建自定义LLM类。
量化：模型量化技术，减少模型大小和计算需求，使大模型能在CPU上运行。
1.7 工具和库
PyTorch：深度学习框架，用于模型训练和微调。
HuggingFace：提供预训练模型和微调工具。
LangChain：利用大语言模型的推理功能，开发新工具或应用。
二、LangChain 输出解析器
2.1 输出解析器简介
目的：将语言模型的文本输出转换为程序可处理的结构化信息。
核心方法：
- get_format_instructions：返回格式化模型输出的指导字符串。
- parse：将模型输出解析为特定数据结构。
- parse_with_prompt（可选）：基于提示和模型输出解析为特定数据结构。
示例：
class OutputParser:
def __init__(self):
pass
def get_format_instructions(self):
# 返回一个字符串，指导如何格式化模型的输出
pass
def parse(self, model_output):
# 解析模型的输出，转换为某种数据结构或格式
pass
def parse_with_prompt(self, model_output, prompt):
# 基于原始提示解析模型的输出，转换为某种数据结构或格式
pass
2.1 输出解析器种类
列表解析器：处理模型输出为列表的情况。
日期时间解析器：确保输出为正确日期或时间格式。
枚举解析器：处理预定义值集合中的输出。
结构化输出解析器：处理复杂结构化输出。
Pydantic（JSON）解析器：处理符合特定格式的JSON对象。
自动修复解析器：自动修复常见输出错误。
重试解析器：在输出不符合预期时尝试修复或重新生成输出。
2.3 Pydantic（JSON）解析器实战
步骤1：设置OpenAI API密钥并创建模型实例。
步骤2：定义输出数据格式，使用Pydantic创建FlowerDescription类。
步骤3：创建输出解析器，获取输出格式指示。
步骤4：定义提示模板，包含输入变量和输出格式指示。
步骤5：生成提示，传入模型并解析输出，将结果添加到DataFrame。
2.4 自动修复解析器（OutputFixingParser）实战
应用场景：纠正小的格式错误。
示例：解析格式错误的JSON字符串，自动修正并解析成功。
2.5 重试解析器（RetryWithErrorOutputParser）实战
应用场景：处理格式错误和内容缺失，通过重新与模型交互获取完整输出。
示例：解析不完整输出，根据原始提示还原正确的action_input字段内容。
三、总结
通过这两章的学习，我大概了解了大语言模型的基本概念、发展历程、预训练与微调的重要性，以及如何使用和集成开源模型。也通过对输出解析器的学习掌握了如何使用Pydantic解析器来处理结构化输出，并探索了自动修复解析器和重试解析器在错误处理中的作用。
