OpenAI în LangChain este folosit pentru a construi chatbot-uri folosind domeniile de procesare a limbajului natural în inteligența artificială. OpenAI oferă cheile API care pot fi integrate cu aplicațiile LLM pentru a gestiona modele de răspunsuri la întrebări, ceea ce îl face mai eficient. Utilizatorul poate extrage date de pe internet folosind apelul OpenAPI prin implementarea funcțiilor OpenAI.
Acest ghid va explica procesul de implementare a funcțiilor OpenAI folosind apeluri OpenAPI în LangChain.
Cum se implementează funcțiile OpenAI folosind apelul OpenAPI în LangChain?
Pentru a implementa funcții OpenAI folosind apeluri OpenAPI, pur și simplu urmați acest ghid pentru diferite apeluri OpenAPI:
Cerințe preliminare de configurare
Instalați modulele LangChain folosind următorul cod pentru a începe să utilizați funcțiile OpenAI:
pip instalare langchain
Instalați modulul OpenAI pentru a-și folosi funcțiile în LangChain:
Utilizați cheia API a OpenAI după ce executați următorul cod:
importă-ne
import getpass
os.mediu [ „OPENAI_API_KEY” ] = getpass.getpass ( „Cheia API OpenAI:” )
Metoda 1: Folosind Klarna OpenAPI Call
Odată ce cheia API OpenAI este integrată cu modelul, pur și simplu importați „ get_openapi_chian ” biblioteca:
din langchain.chains.openai_functions.openapi import get_openapi_chain
Utilizați biblioteca cu apelul Klarna OpenAPI și obțineți date executând lanțul:
„https://www.klarna.com/us/shopping/public/openai/v0/api-docs/”
)
După aceea, pur și simplu executați funcția chain.run() cu comanda scrisă în acolade pentru a obține date în consecință:
Datele extrase din apelul OpenAPI pe baza comenzii sunt detaliile tricourilor disponibile pentru barbati in culoarea albastra:
Metoda 2: Utilizarea funcției OpenAI în serviciul de traducere
Executați „ get_openapi_chain() ” folosind link-ul modelului de traducere pentru a obține traducerea în diferite limbi:
lanț = get_openapi_chain ( „https://api.speak.com/openapi.yaml” , verboroasă =Adevărat )
Executați lanțul cu un prompt cu limba pentru a traduce textul din argumentele sale:
Ieșire
Captura de ecran de ieșire afișează formatul JSON al comenzii care convertește „ Ce mai faci ' in araba:
Metoda 3: Utilizarea apelului XKCD OpenAPI
Un alt apel OpenAPI este XKCD, care poate fi folosit pentru a obține detalii despre cărți folosind linkul său, așa cum este afișat în următorul cod:
lanț = get_openapi_chain („https://gist.githubusercontent.com/roaldnefs/053e505b2b7a807290908fe9aa3e1f00/raw/0a
212622ebfef501163f91e23803552411ed00e4/openapi.yaml'
)
Rulați promptul utilizat în cadrul funcției chain.run() pentru a extrage informații folosind apelul OpenAPI:
Următoarea captură de ecran afișează cărțile disponibile în genul de ficțiune cu detalii precum numărul, anul, titlul etc.:
Acesta este totul despre implementarea funcțiilor OpenAI folosind apeluri OpenAPI în LangChain.
Concluzie
Pentru a implementa funcții OpenAI folosind apelul OpenAPI în LangChain, instalați pur și simplu modulele LangChain și OpenAI pentru a implementa diferitele sale funcții. După aceea, configurați o cheie API OpenAI din contul său și apoi utilizați diferite apeluri OpenAPI precum Klarna, serviciul de traducere și XKCD. Acest ghid a explicat procesul de implementare a funcțiilor OpenAI folosind apeluri OpenAPI în LangChain.