LangChain இல் உரையாடல் இடையக சாளரத்தை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது?
மிக சமீபத்திய சூழலைப் பெற, உரையாடலின் மிக சமீபத்திய செய்திகளை நினைவகத்தில் வைத்திருக்க உரையாடல் இடையக சாளரம் பயன்படுத்தப்படுகிறது. LangChain கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தி நினைவகத்தில் செய்திகள் அல்லது சரங்களைச் சேமிப்பதற்கு இது K இன் மதிப்பைப் பயன்படுத்துகிறது.
LangChain இல் உரையாடல் இடையக சாளரத்தைப் பயன்படுத்துவதற்கான செயல்முறையை அறிய, பின்வரும் வழிகாட்டியைப் பார்க்கவும்:
படி 1: தொகுதிகளை நிறுவவும்
உரையாடல் மாதிரிகளை உருவாக்க தேவையான சார்புகளுடன் LangChain தொகுதியை நிறுவுவதன் மூலம் உரையாடல் இடையக சாளரத்தைப் பயன்படுத்துவதற்கான செயல்முறையைத் தொடங்கவும்:
pip நிறுவல் langchain
அதன் பிறகு, LangChain இல் பெரிய மொழி மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கு OpenAI தொகுதியை நிறுவவும்:
pip install openai
இப்போது, OpenAI சூழலை அமைக்கவும் OpenAI கணக்கிலிருந்து API விசையைப் பயன்படுத்தி LLM சங்கிலிகளை உருவாக்க:
இறக்குமதி நீ
இறக்குமதி கெட்பாஸ்
நீ . தோராயமாக [ 'OPENAI_API_KEY' ] = கெட்பாஸ் . கெட்பாஸ் ( 'OpenAI API விசை:' )
படி 2: உரையாடல் இடையக சாளர நினைவகத்தைப் பயன்படுத்துதல்
LangChain இல் உரையாடல் இடையக சாளர நினைவகத்தைப் பயன்படுத்த, இறக்குமதி செய்யவும் உரையாடல்BufferWindowMemory நூலகம்:
இருந்து லாங்செயின். நினைவு இறக்குமதி உரையாடல்BufferWindowMemoryஐப் பயன்படுத்தி நினைவகத்தை உள்ளமைக்கவும் உரையாடல்BufferWindowMemory () k இன் மதிப்பை அதன் வாதமாகக் கொண்ட முறை. k இன் மதிப்பு உரையாடலில் இருந்து சமீபத்திய செய்திகளைத் தக்கவைத்து, பின்னர் உள்ளீடு மற்றும் வெளியீட்டு மாறிகளைப் பயன்படுத்தி பயிற்சித் தரவை உள்ளமைக்கப் பயன்படும்:
நினைவு = உரையாடல்BufferWindowMemory ( கே = 1 )நினைவு. சேமிப்பு_சூழல் ( { 'உள்ளீடு' : 'வணக்கம்' } , { 'வெளியீடு' : 'எப்படி இருக்கிறாய்' } )
நினைவு. சேமிப்பு_சூழல் ( { 'உள்ளீடு' : 'நான் நல்லா இருக்கேன் உனக்கு' } , { 'வெளியீடு' : 'அதிகமில்லை' } )
என்பதை அழைப்பதன் மூலம் நினைவகத்தை சோதிக்கவும் load_memory_variables () உரையாடலைத் தொடங்குவதற்கான முறை:
நினைவு. load_memory_variables ( { } ) 
உரையாடலின் வரலாற்றைப் பெற, ConversationBufferWindowMemory() செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி கட்டமைக்கவும் திரும்ப_செய்திகள் வாதம்:
நினைவு = உரையாடல்BufferWindowMemory ( கே = 1 , திரும்ப_செய்திகள் = உண்மை )நினைவு. சேமிப்பு_சூழல் ( { 'உள்ளீடு' : 'வணக்கம்' } , { 'வெளியீடு' : 'என்ன விஷயம்' } )
நினைவு. சேமிப்பு_சூழல் ( { 'உள்ளீடு' : 'அதிகம் இல்லை நீ' } , { 'வெளியீடு' : 'அதிகமில்லை' } )
இப்போது, பயன்படுத்தி நினைவகத்தை அழைக்கவும் load_memory_variables () உரையாடலின் வரலாற்றுடன் பதிலைப் பெறுவதற்கான முறை:
நினைவு. load_memory_variables ( { } ) 
படி 3: ஒரு சங்கிலியில் இடையக சாளரத்தைப் பயன்படுத்துதல்
பயன்படுத்தி சங்கிலியை உருவாக்கவும் OpenAI மற்றும் உரையாடல் சங்கிலி நூலகங்கள் மற்றும் உரையாடலில் சமீபத்திய செய்திகளைச் சேமிக்க இடையக நினைவகத்தை உள்ளமைக்கவும்:
இருந்து லாங்செயின். சங்கிலிகள் இறக்குமதி உரையாடல் சங்கிலிஇருந்து லாங்செயின். llms இறக்குமதி OpenAI
#பல அளவுருக்களைப் பயன்படுத்தி உரையாடலின் சுருக்கத்தை உருவாக்குதல்
உரையாடல்_சுருக்கத்துடன் = உரையாடல் சங்கிலி (
llm = OpenAI ( வெப்ப நிலை = 0 ) ,
#சமீபத்திய செய்திகளை சேமிக்க k இன் மதிப்புடன் அதன் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி நினைவக இடையகத்தை உருவாக்குதல்
நினைவு = உரையாடல்BufferWindowMemory ( கே = 2 ) ,
#மேலும் படிக்கக்கூடிய வெளியீட்டைப் பெற, verbose மாறியை உள்ளமைக்கவும்
வாய்மொழி = உண்மை
)
உரையாடல்_சுருக்கத்துடன். கணிக்க ( உள்ளீடு = 'ஹாய் என்னாச்சு' )
இப்போது மாதிரி வழங்கிய வெளியீடு தொடர்பான கேள்வியைக் கேட்டு உரையாடலைத் தொடரவும்:
உரையாடல்_சுருக்கத்துடன். கணிக்க ( உள்ளீடு = 'அவர்களுக்கு என்ன பிரச்சனை' ) 
மாடல் ஒரு முந்தைய செய்தியை மட்டும் சேமிக்கும் வகையில் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது, அதைச் சூழலாகப் பயன்படுத்தலாம்:
உரையாடல்_சுருக்கத்துடன். கணிக்க ( உள்ளீடு = 'நல்லா போகுதா' ) 
சிக்கல்களுக்கான தீர்வைக் கேளுங்கள் மற்றும் வெளியீட்டு அமைப்பு முந்தைய செய்திகளை அகற்றுவதன் மூலம் இடையக சாளரத்தை ஸ்லைடு செய்யும்:
உரையாடல்_சுருக்கத்துடன். கணிக்க ( உள்ளீடு = 'என்ன தீர்வு' ) 
உரையாடல் இடையக சாளரங்கள் LangChain ஐப் பயன்படுத்தும் செயல்முறையைப் பற்றியது.
முடிவுரை
LangChain இல் உரையாடல் இடையக சாளர நினைவகத்தைப் பயன்படுத்த, தொகுதிகளை நிறுவி, OpenAI இன் API விசையைப் பயன்படுத்தி சூழலை அமைக்கவும். அதன் பிறகு, சூழலை வைத்து உரையாடலில் சமீபத்திய செய்திகளை வைத்திருக்க, k இன் மதிப்பைப் பயன்படுத்தி இடையக நினைவகத்தை உருவாக்கவும். LLM அல்லது சங்கிலியுடன் உரையாடலைத் தூண்டுவதற்கு இடையக நினைவகம் சங்கிலிகளுடன் பயன்படுத்தப்படலாம். இந்த வழிகாட்டி LangChain இல் உரையாடல் இடையக சாளரத்தைப் பயன்படுத்தும் செயல்முறையை விரிவாகக் கூறியுள்ளது.