बड़े भाषा मॉडल या एलएलएम चैटबॉट बनाने के लिए एक शक्तिशाली प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम हैं जो प्राकृतिक भाषाओं में कमांड का उपयोग करके डेटा लाते हैं। एलएलएम मशीनों/कंप्यूटरों को प्राकृतिक भाषा को बेहतर ढंग से समझने और मनुष्यों जैसी भाषा उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है। लैंगचेन मॉड्यूल एनएलपी मॉडल बनाने के लिए भी काम करता है। हालाँकि, इसका अपना एलएलएम नहीं है लेकिन यह कई अलग-अलग एलएलएम के साथ बातचीत की अनुमति देता है।
यह गाइड लैंगचेन का उपयोग करके बड़े भाषा मॉडल के साथ बातचीत करने की प्रक्रिया को समझाएगा।
लैंगचेन का उपयोग करके एलएलएम के साथ कैसे इंटरैक्ट करें?
लैंगचेन का उपयोग करके एलएलएम के साथ बातचीत करने के लिए, उदाहरणों के साथ इस सरल चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका का पालन करें:
एलएलएम के साथ इंटरैक्ट करने के लिए मॉड्यूल स्थापित करें
लैंगचेन का उपयोग करके एलएलएम के साथ बातचीत की प्रक्रिया शुरू करने से पहले, 'इंस्टॉल करें' लैंगचैन 'मॉड्यूल निम्नलिखित कोड का उपयोग कर:
रंज स्थापित करना लैंगचैन
ओपनएआई ढांचे को स्थापित करने के लिए, निम्नलिखित कोड के माध्यम से एलएलएम के साथ बातचीत करने के लिए इसकी एपीआई कुंजी का उपयोग करें:
अब, आयात करें ' आप ' और ' पास ले लो कोड निष्पादित करने के बाद OpenAI API कुंजी का उपयोग करने के लिए:
हमें आयात करें
गेटपास आयात करें
ओएस.पर्यावरण [ 'OPENAI_API_KEY' ] = गेटपास.गेटपास ( 'ओपनएआई एपीआई कुंजी:' )
एलएलएम को कॉल करना
इसके कार्य को असाइन करने के लिए लैंगचेन मॉड्यूल से ओपनएआई लाइब्रेरी को आयात करें। एलएलएम ' चर:
langchan.llms से OpenAI आयात करेंएलएलएम = ओपनएआई ( )
उसके बाद, बस 'कॉल करें एलएलएम 'फ़ंक्शन और इसके पैरामीटर के रूप में शीघ्र क्वेरी:
एलएलएम का उपयोग करके एकाधिक पाठ उत्पन्न करें
एलएलएम से पाठ उत्पन्न करने और उन्हें 'में संग्रहीत करने के लिए प्राकृतिक भाषा में एकाधिक संकेतों के साथ जेनरेट() विधि का उपयोग करें एलएलएम_परिणाम ' चर:
llm_result = llm.generate ( [ 'मैं एक चुटकुला सुनना चाहता हूँ' , 'एक कविता लिखें' ] * पंद्रह )
में संग्रहीत वस्तुओं की लंबाई प्राप्त करें एलएलएम_परिणाम 'जेनरेट() फ़ंक्शन का उपयोग कर चर:
बस ऑब्जेक्ट की अनुक्रमणिका संख्या के साथ वेरिएबल को कॉल करें:
निम्नलिखित स्क्रीनशॉट 'में संग्रहीत पाठ प्रदर्शित करता है एलएलएम_परिणाम 'इसके 0-सूचकांक पर चर जोक उत्पन्न करता है:
Llm_result वेरिएबल में रखी गई कविता उत्पन्न करने के लिए इंडेक्स -1 पैरामीटर के साथ पीढ़ियों () विधि का उपयोग करें:
जनरेट किए गए फ़ंक्शन का उपयोग करके पिछले एलएलएम में उत्पन्न प्रदाता-विशिष्ट जानकारी प्राप्त करने के लिए बस परिणाम चर में जेनरेट किए गए आउटपुट को प्रदर्शित करें:
यह सब प्राकृतिक भाषा उत्पन्न करने के लिए लैंगचेन ढांचे का उपयोग करके एलएलएम के साथ बातचीत करने के बारे में है।
निष्कर्ष
लैंगचेन का उपयोग करके बड़े भाषा मॉडल के साथ बातचीत करने के लिए, बस एलएलएम के लिए लाइब्रेरी आयात करने के लिए लैंगचेन और ओपनएआई जैसे ढांचे स्थापित करें। उसके बाद, प्राकृतिक भाषा को समझने या उत्पन्न करने के लिए एलएलएम के रूप में उपयोग करने के लिए ओपनएआई एपीआई कुंजी प्रदान करें। प्राकृतिक भाषा में इनपुट प्रॉम्प्ट के लिए एलएलएम का उपयोग करें और फिर कमांड के आधार पर टेक्स्ट उत्पन्न करने के लिए इसे कॉल करें। इस गाइड में लैंगचेन मॉड्यूल का उपयोग करके बड़े भाषा मॉडल के साथ बातचीत करने की प्रक्रिया को समझाया गया है।