त्वरित रूपरेखा
यह पोस्ट प्रदर्शित करेगी:
लैंगचेन में दस्तावेज़ स्टोर के साथ रिएक्ट लॉजिक को कैसे कार्यान्वित करें
- फ्रेमवर्क स्थापित करना
- OpenAI API कुंजी प्रदान करना
- पुस्तकालय आयात करना
- विकिपीडिया एक्सप्लोरर का उपयोग करना
- मॉडल का परीक्षण
लैंगचेन में दस्तावेज़ स्टोर के साथ रिएक्ट लॉजिक को कैसे कार्यान्वित करें?
भाषा मॉडल को अंग्रेजी आदि जैसी प्राकृतिक भाषाओं में लिखे गए डेटा के विशाल पूल पर प्रशिक्षित किया जाता है। डेटा को दस्तावेज़ भंडार में प्रबंधित और संग्रहीत किया जाता है और उपयोगकर्ता आसानी से स्टोर से डेटा लोड कर सकता है और मॉडल को प्रशिक्षित कर सकता है। मॉडल प्रशिक्षण में कई पुनरावृत्तियाँ हो सकती हैं क्योंकि प्रत्येक पुनरावृत्ति मॉडल को अधिक प्रभावी और बेहतर बनाती है।
लैंगचेन में दस्तावेज़ स्टोर के साथ काम करने के लिए रिएक्ट लॉजिक को लागू करने की प्रक्रिया सीखने के लिए, बस इस सरल गाइड का पालन करें:
चरण 1: फ्रेमवर्क स्थापित करना
सबसे पहले, लैंगचेन फ्रेमवर्क स्थापित करके दस्तावेज़ स्टोर के साथ काम करने के लिए रिएक्ट लॉजिक को लागू करने की प्रक्रिया शुरू करें। लैंगचेन ढांचे को स्थापित करने से प्रक्रिया को पूरा करने के लिए पुस्तकालयों को प्राप्त करने या आयात करने के लिए सभी आवश्यक निर्भरताएं मिलेंगी:
पाइप लैंगचैन स्थापित करें
इस गाइड के लिए विकिपीडिया निर्भरताएँ स्थापित करें क्योंकि इसका उपयोग दस्तावेज़ भंडार को रिएक्ट तर्क के साथ काम करने के लिए किया जा सकता है:
पिप विकिपीडिया स्थापित करें 
इसकी लाइब्रेरी प्राप्त करने और बड़े भाषा मॉडल या एलएलएम बनाने के लिए पाइप कमांड का उपयोग करके ओपनएआई मॉड्यूल स्थापित करें:
पिप इंस्टाल ओपनाई 
चरण 2: OpenAI API कुंजी प्रदान करना
सभी आवश्यक मॉड्यूल स्थापित करने के बाद, बस पर्यावरण स्थापित करें निम्नलिखित कोड का उपयोग करके OpenAI खाते से API कुंजी का उपयोग करना:
आयात आपआयात पास ले लो
आप . लगभग [ 'OPENAI_API_KEY' ] = पास ले लो . पास ले लो ( 'ओपनएआई एपीआई कुंजी:' )
चरण 3: पुस्तकालय आयात करना
एक बार पर्यावरण स्थापित हो जाने के बाद, लैंगचेन से उन पुस्तकालयों को आयात करें जो दस्तावेज़ भंडार के साथ काम करने के लिए रिएक्ट तर्क को कॉन्फ़िगर करने के लिए आवश्यक हैं। भाषा मॉडल को कॉन्फ़िगर करने के लिए DocstoreExplaorer और एजेंटों को इसके प्रकारों के साथ प्राप्त करने के लिए LangChain एजेंटों का उपयोग करना:
से लैंगचैन. एलएमएस आयात ओपनएआईसे लैंगचैन. डॉक्टर की दुकान आयात विकिपीडिया
से लैंगचैन. एजेंट आयात इनिशियलाइज़_एजेंट , औजार
से लैंगचैन. एजेंट आयात एजेंट प्रकार
से लैंगचैन. एजेंट . प्रतिक्रिया . आधार आयात डॉकस्टोरएक्सप्लोरर
चरण 4: विकिपीडिया एक्सप्लोरर का उपयोग करना
कॉन्फ़िगर करें ' डॉक्टर की दुकान DocstoreExplorer() विधि के साथ वेरिएबल और इसके तर्क में विकिपीडिया() विधि को कॉल करें। OpenAI पद्धति का उपयोग करके बड़े भाषा मॉडल का निर्माण करें ' टेक्स्ट-डेविन्सी-002 एजेंट के लिए उपकरण सेट करने के बाद मॉडल:
डॉक्टर की दुकान = डॉकस्टोरएक्सप्लोरर ( विकिपीडिया ( ) )औजार = [
औजार (
नाम = 'खोज' ,
समारोह = डॉक्टर की दुकान. खोज ,
विवरण = 'इसका उपयोग खोज के साथ प्रश्न/संकेत पूछने के लिए किया जाता है' ,
) ,
औजार (
नाम = 'ऊपर देखो' ,
समारोह = डॉक्टर की दुकान. ऊपर देखो ,
विवरण = 'इसका उपयोग लुकअप के साथ प्रश्न/संकेत पूछने के लिए किया जाता है' ,
) ,
]
एलएलएम = ओपनएआई ( तापमान = 0 , मॉडल नाम = 'टेक्स्ट-डेविन्सी-002' )
#एजेंट के साथ मॉडल को कॉन्फ़िगर करके वेरिएबल को परिभाषित करना
प्रतिक्रिया = इनिशियलाइज़_एजेंट ( औजार , एलएलएम , प्रतिनिधि = एजेंट प्रकार. REACT_DOCSTORE , वाचाल = सत्य )
चरण 5: मॉडल का परीक्षण
एक बार जब मॉडल बन जाता है और कॉन्फ़िगर हो जाता है, तो प्रश्न स्ट्रिंग सेट करें और उसके तर्क में प्रश्न चर के साथ विधि चलाएँ:
सवाल = 'किस अमेरिकी नौसेना के एडमिरल ने लेखक डेविड चानॉफ के साथ सहयोग किया'प्रतिक्रिया करें. दौड़ना ( सवाल )
एक बार जब प्रश्न चर निष्पादित हो जाता है, तो मॉडल बिना किसी बाहरी संकेत टेम्पलेट या प्रशिक्षण के प्रश्न को समझ लेता है। पिछले चरण में अपलोड किए गए मॉडल का उपयोग करके मॉडल को स्वचालित रूप से प्रशिक्षित किया जा रहा है और तदनुसार पाठ तैयार किया जा रहा है। ReAct तर्क प्रश्न के आधार पर जानकारी निकालने के लिए दस्तावेज़ भंडार के साथ काम कर रहा है:
दस्तावेज़ भंडार से मॉडल को उपलब्ध कराए गए डेटा से एक और प्रश्न पूछें और मॉडल स्टोर से उत्तर निकाल देगा:
सवाल = 'लेखक डेविड चानॉफ ने विलियम जे क्रो के साथ सहयोग किया है जिन्होंने किस राष्ट्रपति के अधीन कार्य किया था?'प्रतिक्रिया करें. दौड़ना ( सवाल )
यह सब लैंगचेन में दस्तावेज़ स्टोर के साथ काम करने के लिए रिएक्ट तर्क को लागू करने के बारे में है।
निष्कर्ष
लैंगचेन में दस्तावेज़ स्टोर के साथ काम करने के लिए रिएक्ट लॉजिक को लागू करने के लिए, भाषा मॉडल के निर्माण के लिए मॉड्यूल या फ्रेमवर्क स्थापित करें। उसके बाद, LLM को कॉन्फ़िगर करने के लिए OpenAI के लिए वातावरण सेट करें और ReAct तर्क को लागू करने के लिए दस्तावेज़ स्टोर से मॉडल को लोड करें। इस गाइड में दस्तावेज़ स्टोर के साथ काम करने के लिए रिएक्ट लॉजिक को लागू करने के बारे में विस्तार से बताया गया है।