探索MariTalk在自然语言处理中的应用：LangChain实例解析

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# 探索MariTalk在自然语言处理中的应用：LangChain实例解析

## 引言

近年来，自然语言处理（NLP）技术的快速发展使得语言模型在数据处理和人机交互中扮演着越来越重要的角色。MariTalk是由巴西公司Maritaca AI开发的语言助手，专注于葡萄牙语的理解和生成。本篇文章将介绍如何通过LangChain库运用MariTalk进行具体任务处理，包括简单任务执行和长文档问答系统，实现高效且灵活的NLP应用。

## 主要内容

### MariTalk简介与安装

MariTalk是专为葡萄牙语设计的语言模型，适用于多种NLP任务。我们首先需要安装LangChain库：

```bash
!pip install langchain langchain-core langchain-community httpx

获得API密钥

要使用MariTalk，你需要从Chat Maritaca AI获取API密钥。

示例1：宠物名字建议

首先，我们设置语言模型并使用API密钥：

from langchain_community.chat_models import ChatMaritalk
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts.chat import ChatPromptTemplate

llm = ChatMaritalk(
    model="sabia-2-medium",  # 可用模型：sabia-2-small 和 sabia-2-medium
    api_key="<YOUR_API_KEY>",  # 插入你的API密钥
    temperature=0.7,
    max_tokens=100,
)

output_parser = StrOutputParser()

chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        (
            "system",
            "您是一个专门建议宠物名字的助手。给定动物，你必须建议4个名字。",
        ),
        ("human", "我有一只{animal}"),
    ]
)

chain = chat_prompt | llm | output_parser

response = chain.invoke({"animal": "dog"})
print(response)  # 应输出类似 "1. Max\n2. Bella\n3. Charlie\n4. Rocky"

示例2：使用RAG回答问题

涉及长文档的问答场景中，我们需要结合检索增强生成（RAG）策略。以下步骤展示如何使用BM25搜索器从长文档中提取相关信息并结合MariTalk回答问题。

from langchain_community.document_loaders import OnlinePDFLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# 加载文档
loader = OnlinePDFLoader(
    "https://www.comvest.unicamp.br/.../2024_com-retificacao.pdf"
)
data = loader.load()

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=500, chunk_overlap=100, separators=["\n", " ", ""]
)
texts = text_splitter.split_documents(data)

# 创建搜索器
from langchain_community.retrievers import BM25Retriever

retriever = BM25Retriever.from_documents(texts)

# 问答系统
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain

prompt = """根据以下文档内容，回答问题。

{context}

问题：{query}
"""

qa_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("human", prompt)])

chain = load_qa_chain(llm, chain_type="stuff", verbose=True, prompt=qa_prompt)

query = "试卷的最大完成时间是多少？"

docs = retriever.invoke(query)

chain.invoke(
    {"input_documents": docs, "query": query}
)  # 应输出类似 "试卷的最大完成时间是5小时。"

Stream生成

对于生成长文本的任务，可以通过同步或异步方式按块接收响应，提高应用响应速度。

同步方式

from langchain_core.messages import HumanMessage

messages = [HumanMessage(content="为我的狗建议3个名字")]

for chunk in llm.stream(messages):
    print(chunk.content, end="", flush=True)

异步方式

from langchain_core.messages import HumanMessage

async def async_invoke_chain(animal: str):
    messages = [HumanMessage(content=f"为我的{animal}建议3个名字")]
    async for chunk in llm._astream(messages):
        print(chunk.message.content, end="", flush=True)

await async_invoke_chain("dog")

常见问题和解决方案

  1. API访问问题：由于网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
  2. 文档加载失败：确保文件路径和格式正确，使用强大的PDF解析库如pdf2image和pdfminer-six。

总结和进一步学习资源

通过这篇文章，我们学习了如何使用MariTalk进行NLP任务处理，特别是在长文本处理和生成任务中结合检索增强生成（RAG）策略的应用。更多关于MariTalk和LangChain的学习资源可以参考以下链接：

参考资料

  • LangChain文档与教程
  • Maritaca AI官方指南

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