OpenAI in LangChain wordt gebruikt om chatbots te bouwen met behulp van natuurlijke taalverwerkingsdomeinen in kunstmatige intelligentie. OpenAI levert de API-sleutels die kunnen worden geïntegreerd met LLM-applicaties om vraag-antwoordmodellen te beheren, waardoor het efficiënter wordt. De gebruiker kan gegevens van internet extraheren met behulp van de OpenAPI-oproep door OpenAI-functies te implementeren.
In deze handleiding wordt het proces uitgelegd van het implementeren van OpenAI-functies met behulp van OpenAPI-aanroepen in LangChain.
Hoe OpenAI-functies implementeren met behulp van OpenAPI Call in LangChain?
Om OpenAI-functies te implementeren met behulp van OpenAPI-aanroepen, volgt u eenvoudigweg deze handleiding voor verschillende OpenAPI-aanroepen:
Vereisten voor installatie
Installeer LangChain-modules met behulp van de volgende code om OpenAI-functies te gaan gebruiken:
Pip installeren langketen
Installeer de OpenAI-module om de functies ervan in LangChain te gebruiken:
Gebruik de API-sleutel van de OpenAI na het uitvoeren van de volgende code:
importeer ons
getpass importeren
os.omgeving [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass.getpass ( 'OpenAI API-sleutel:' )
Methode 1: Klarna OpenAPI Call gebruiken
Zodra de OpenAI API-sleutel met het model is geïntegreerd, importeert u eenvoudigweg de “ get_openapi_chian ' bibliotheek:
van langchain.chains.openai_functions.openapi importeer get_openapi_chain
Gebruik de bibliotheek met de Klarna OpenAPI-aanroep en verkrijg gegevens door de keten uit te voeren:
'https://www.klarna.com/us/shopping/public/openai/v0/api-docs/'
)
Voer daarna eenvoudig de functie chain.run() uit met de opdracht tussen de accolades om de gegevens dienovereenkomstig te verkrijgen:
De gegevens die op basis van de opdracht uit de OpenAPI-oproep worden gehaald, zijn de details van de shirts die beschikbaar zijn voor heren in de blauwe kleur:
Methode 2: OpenAI-functie gebruiken in de vertaalservice
Voer de “ get_openapi_chain() ”-functie met behulp van de link van het vertaalmodel om vertaling in verschillende talen te krijgen:
chain = get_openapi_chain ( 'https://api.speak.com/openapi.yaml' , uitgebreid =Waar )
Voer de keten uit met een prompt met de taal om de tekst binnen zijn argumenten te vertalen:
Uitvoer
De uitvoerscreenshot toont het JSON-formaat van de opdracht die “ Hoe is het ' in het Arabisch:
Methode 3: XKCD OpenAPI-oproep gebruiken
Een andere OpenAPI-aanroep is XKCD, die kan worden gebruikt om details van de boeken op te halen met behulp van de link zoals weergegeven in de volgende code:
chain = get_openapi_chain ('https://gist.githubusercontent.com/roaldnefs/053e505b2b7a807290908fe9aa3e1f00/raw/0a
212622ebfef501163f91e23803552411ed00e4/openapi.yaml'
)
Voer de prompt uit die wordt gebruikt in de functie chain.run() om informatie te extraheren met behulp van de OpenAPI-aanroep:
De volgende schermafbeelding toont de boeken die beschikbaar zijn in het fictiegenre met hun details zoals nummer, jaar, titel, enz.:
Dat gaat allemaal over het implementeren van OpenAI-functies met behulp van OpenAPI-aanroepen in LangChain.
Conclusie
Om OpenAI-functies te implementeren met behulp van de OpenAPI-aanroep in LangChain, installeert u eenvoudigweg de LangChain- en OpenAI-modules om de verschillende functies ervan te implementeren. Stel daarna een OpenAI API-sleutel in vanuit zijn account en gebruik vervolgens verschillende OpenAPI-aanroepen zoals Klarna, Vertaalservice en XKCD. In deze handleiding wordt het proces uitgelegd van het implementeren van OpenAI-functies met behulp van OpenAPI-aanroepen in LangChain.