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玄貓（BlackCat）

LangChain OpenAI API 技術整合與應用

本文深入探討 LangChain 與 OpenAI API 的整合應用，涵蓋檢索器、文字分割器等核心元件，並以 CSV、JSON、PDF 等檔案載入器為例，展示其在不同格式檔案處理中的應用。同時，文章也探討了 Direct LLM API 與 LangChain 的比較、錯誤處理與除錯技巧，以及自定義範例選擇器和

Web 開發 機器學習
API 整合 Python 函式 LangChain OpenAI 自然語言處理 DPR

LangChain 作為一個根據 AI 的開發平臺，旨在簡化開發流程並提升效率，它提供統一介面整合不同工具和服務。OpenAI API 則提供根據 AI 的功能，包含自然語言處理、影像識別等，並具備簡單易用和高擴充套件性的特性。DigitalOcean App Platform 作為雲端應用平臺，提供建立和管理雲端應用程式的工具和服務，兼具易用性、擴充套件性和成本效益。文章進一步比較 Direct LLM API 和 LangChain 的優缺點，指出 Direct LLM API 適合直接整合 AI 功能，而 LangChain 則適合需要統一管理不同工具和服務的開發者。此外，文章也詳細介紹了 LangChain 生態系統中的 LangServe、LangSmith 和 LangTemplates 等元件，以及 ELECTRA 嵌入模型和 embed_documents 方法。

10. 檢索器（Retrievers）

檢索器是指實作檢索功能的具體演算法或工具。它們可以根據不同的需求和應用場景進行設計和最佳化。

11. 文字分割器（Text Splitters）

文字分割器用於將長文字分割成較小的段落或單位，以便於 AI 模型處理。這在文字分析、摘要生成等任務中非常有用。

12. 工具（Tools）

各種工具和平臺支援 AI 模型的開發、訓練和佈署。這包括開發框架、雲端計算平臺、協作工具等。

開發環境

  • Colab Notebooks：Google Colab 是一個免費的雲端平臺，提供了 Jupyter Notebook 環境，支援 Python 程式設計，非常適合進行機器學習和深度學習實驗。
  • Hugging Face Spaces：Hugging Face Spaces 是一個根據網頁的平臺，允許使用者輕鬆地佈署和分享機器學習模型，特別是 NLP 模型。

這些元件和工具共同構成了現代 AI 系統的根本，使得開發者能夠更容易地構建、訓練和佈署 AI 模型，以解決各種複雜問題。

整合式開發平臺：LangChain 與 OpenAI API 的效率提升

在當前的開發環境中，提高生產力和效率是每個開發者的共同目標。近年來，根據人工智慧的開發工具和平臺逐漸受到關注，其中包括 LangChain 和 OpenAI API。這兩個平臺提供了不同的解決方案，以幫助開發者簡化工作流程、提高開發效率。

LangChain：開發生產力的提升

LangChain 是一個根據人工智慧的開發平臺，旨在簡化開發流程、提高開發效率。它提供了一個統一的介面，讓開發者可以輕鬆地整合不同的工具和服務，從而提高開發生產力。LangChain 的主要優點包括：

  • 簡化開發流程：LangChain 提供了一個簡單易用的介面，讓開發者可以快速地建立和管理開發專案。
  • 提高開發效率：LangChain 的自動化工具和服務可以幫助開發者節省時間和精力，從而提高開發效率。
  • 增強合作：LangChain 提供了一個實時合作平臺，讓開發者可以輕鬆地與團隊成員合作和溝通。

OpenAI API：根據人工智慧的開發工具

OpenAI API 是一個根據人工智慧的開發工具，提供了一系列的 API 介面，讓開發者可以輕鬆地整合人工智慧功能到自己的應用程式中。OpenAI API 的主要優點包括：

  • 根據人工智慧的功能：OpenAI API 提供了一系列的根據人工智慧的功能，包括自然語言處理、影像識別等。
  • 簡單易用：OpenAI API 提供了一個簡單易用的介面，讓開發者可以快速地整合人工智慧功能到自己的應用程式中。
  • 高擴充套件性：OpenAI API 提供了一個高擴充套件性的架構，讓開發者可以輕鬆地擴充套件自己的應用程式。

DigitalOcean App Platform：雲端應用平臺

DigitalOcean App Platform 是一個雲端應用平臺，提供了一系列的工具和服務，讓開發者可以輕鬆地建立和管理雲端應用程式。DigitalOcean App Platform 的主要優點包括：

  • 簡單易用：DigitalOcean App Platform 提供了一個簡單易用的介面，讓開發者可以快速地建立和管理雲端應用程式。
  • 高擴充套件性：DigitalOcean App Platform 提供了一個高擴充套件性的架構，讓開發者可以輕鬆地擴充套件自己的應用程式。
  • 低成本：DigitalOcean App Platform 提供了一個低成本的解決方案，讓開發者可以節省資源和成本。

Direct LLM API vs. LangChain：比較和選擇

Direct LLM API 和 LangChain 是兩個不同的解決方案，提供了不同的優點和缺點。Direct LLM API 提供了一個直接的 API 介面，讓開發者可以輕鬆地整合人工智慧功能到自己的應用程式中。LangChain 提供了一個統一的介面，讓開發者可以輕鬆地整合不同的工具和服務。

  • Direct LLM API：適合需要直接整合人工智慧功能的開發者。
  • LangChain：適合需要統一管理不同工具和服務的開發者。

檔案載入器在行動中

檔案載入器是負責載入和處理各種格式的檔案的元件，例如 CSV、JSON 和 PDF 檔案。這些載入器使得應用程式能夠讀取和解析不同格式的檔案，從而實作域特定應用的功能。

CSV 檔案

CSV（逗號分隔值）檔案是一種常見的檔案格式，廣泛用於資料交換和儲存。CSV 載入器可以讀取 CSV 檔案，並將其轉換為應用程式可以理解的格式。

JSON 檔案

JSON（JavaScript 物件表示法）檔案是一種輕量級的檔案格式，廣泛用於資料交換和儲存。JSON 載入器可以讀取 JSON 檔案，並將其轉換為應用程式可以理解的格式。

PDF 檔案

PDF（行動式檔案格式）檔案是一種常見的檔案格式，廣泛用於檔案交換和儲存。PDF 載入器可以讀取 PDF 檔案，並將其轉換為應用程式可以理解的格式。

檔案物件

檔案物件是代表檔案的程式設計物件，提供了一種方便的方式來儲存和操作檔案資料。檔案物件可以用於域特定應用，例如檔案管理系統和搜尋引擎。

域特定應用

域特定應用是指標對特定領域或行業開發的應用程式，例如醫學影像分析和金融資料分析。這些應用程式需要特殊的檔案載入器和處理元件，以便能夠讀取和解析特定格式的檔案。

Dense Passage Retrieval (DPR)

DPR 是一種用於檢索相關檔案的技術，尤其是在自然語言處理領域。它可以用於搜尋引擎和問答系統等應用程式中。

生態系統

LangChain 是一個開源的自然語言處理平臺，提供了一系列高階元件和整合工具，用於構建域特定應用程式。LangChain 生態系統包括 LangServe、LangSmith 和 LangTemplates 等元件。

LangServe

LangServe 是一個用於構建自然語言處理服務的框架，提供了一種方便的方式來建立和佈署自然語言處理模型。

LangSmith

LangSmith 是一個用於構建自然語言處理應用程式的框架，提供了一種方便的方式來建立和佈署自然語言處理模型。

LangTemplates

LangTemplates 是一個用於構建自然語言處理應用程式的範本引擎，提供了一種方便的方式來建立和佈署自然語言處理模型。

ELECTRA

ELECTRA 是一種用於自然語言處理的嵌入模型，提供了一種方便的方式來表示檔案和查詢的語義意義。

embed_documents 方法

embed_documents 方法是一種用於嵌入檔案的方法，提供了一種方便的方式來表示檔案的語義意義。這種方法可以用於搜尋引擎和問答系統等應用程式中。

使用 SerpApi 與 OpenAI 建立全功能 Agent

在本文中，我們將探討如何使用 SerpApi 和 OpenAI 建立一個全功能的 Agent。這個 Agent 可以用於各種應用，包括但不限於搜尋引擎最佳化、內容生成和自然語言處理。

初始化 Agent

首先，我們需要初始化 Agent。這涉及到匯入必要的模組，包括 SerpApi 和 OpenAI 的客戶端函式庫。

import os
import json
from serpapi import GoogleSearch
from openai import OpenAI

載入環境變數

接下來，我們需要載入環境變數，包括 SerpApi API 金鑰和 OpenAI API 金鑰。

serp_api_key = os.environ.get('SERP_API_KEY')
openai_api_key = os.environ.get('OPENAI_API_KEY')

初始化 SerpApi 客戶端

然後，我們需要初始化 SerpApi 客戶端。

search = GoogleSearch({
    "q": "search query",
    "location": "location",
    "device": "desktop",
    "hl": "en",
    "gl": "us",
    "api_key": serp_api_key
})

初始化 OpenAI 客戶端

同時，我們也需要初始化 OpenAI 客戶端。

openai = OpenAI(
    api_key=openai_api_key,
    engine="text-davinci-002"
)

執行 Agent

現在，我們可以執行 Agent 了。這涉及到使用 SerpApi 搜尋引擎最佳化結果，並使用 OpenAI 生成內容。

def run_agent(query):
    # 使用SerpApi搜尋引擎最佳化結果
    results = search.search(query)

    # 使用OpenAI生成內容
    response = openai.generate(
        prompt=query,
        max_tokens=1024,
        temperature=0.7,
        top_p=1,
        frequency_penalty=0,
        presence_penalty=0
    )

    # 傳回結果
    return response

# 測試Agent
query = "test query"
response = run_agent(query)
print(response)
內容解密：
  • serpapi模組用於搜尋引擎最佳化。
  • openai模組用於內容生成。
  • GoogleSearch類別用於初始化 SerpApi 客戶端。
  • OpenAI類別用於初始化 OpenAI 客戶端。
  • run_agent函式用於執行 Agent。
  • search.search方法用於搜尋引擎最佳化結果。
  • openai.generate方法用於生成內容。

圖表翻譯：

此圖表展示了 Agent 的執行流程，從初始化 Agent 到傳回結果。

錯誤處理與除錯

在開發和佈署 API 時，錯誤處理和除錯是一個至關重要的步驟。它可以幫助我們快速地識別和解決問題，從而提高 API 的可靠性和使用者經驗。

API 連線問題

API 連線問題是最常見的錯誤之一，通常是由於網路連線問題、伺服器組態錯誤或 API 伺服器故障等原因引起的。為瞭解決這類別問題，我們需要進行以下步驟：

  1. 檢查網路連線：確保使用者端和伺服器之間的網路連線是穩定的。
  2. 檢查 API 伺服器狀態：確保 API 伺服器正在執行且沒有故障。
  3. 檢查 API 連線設定：確保 API 連線設定正確，包括 URL、埠號等。

驗證錯誤

驗證錯誤通常是由於使用者端提供的驗證資訊不正確或過期引起的。為瞭解決這類別問題，我們需要進行以下步驟：

  1. 檢查驗證資訊：確保使用者端提供的驗證資訊正確且有效。
  2. 檢查驗證設定：確保驗證設定正確，包括驗證方式、密碼等。
  3. 更新驗證資訊：如果驗證資訊過期或不正確，需要更新驗證資訊。

無效請求錯誤

無效請求錯誤通常是由於使用者端傳送的請求不符合 API 的要求引起的。為瞭解決這類別問題，我們需要進行以下步驟：

  1. 檢查請求引數：確保使用者端傳送的請求引數正確且完整。
  2. 檢查請求格式：確保使用者端傳送的請求格式正確，包括 JSON、XML 等。
  3. 檢查 API 檔案：確保使用者端傳送的請求符合 API 檔案中的要求。

日誌記錄和監控

日誌記錄和監控是錯誤處理和除錯的重要工具。它可以幫助我們快速地識別和解決問題，從而提高 API 的可靠性和使用者經驗。

  1. 日誌記錄：記錄所有 API 請求和回應，包括錯誤資訊等。
  2. 監控：監控 API 伺服器的效能和狀態，包括 CPU 使用率、記憶體使用率等。

模型特定限制

模型特定限制是指某些 API 模型有特定的限制和要求。為瞭解決這類別問題，我們需要進行以下步驟：

  1. 檢查模型檔案：確保使用者端傳送的請求符合模型檔案中的要求。
  2. 檢查模型設定：確保模型設定正確，包括模型引數、輸入輸出格式等。
  3. 更新模型設定：如果模型設定不正確，需要更新模型設定。

速率限制

速率限制是指 API 伺服器對使用者端請求的速率進行限制。為瞭解決這類別問題，我們需要進行以下步驟：

  1. 檢查速率限制設定：確保速率限制設定正確，包括每秒請求數、每分鐘請求數等。
  2. 檢查使用者端請求速率：確保使用者端傳送的請求速率不超過速率限制。
  3. 更新速率限制設定：如果速率限制設定不正確，需要更新速率限制設定。

實作速率限制

為了實作速率限制，我們可以使用以下方法：

  1. Token Bucket 演算法：使用 Token Bucket 演算法來控制使用者端請求的速率。
  2. Leaky Bucket 演算法：使用 Leaky Bucket 演算法來控制使用者端請求的速率。
  3. 固定視窗演算法：使用固定視窗演算法來控制使用者端請求的速率。

示例提示範本

以下是示例提示範本：

### 錯誤處理與除錯

- **API 連線問題**：檢查網路連線、API 伺服器狀態和 API 連線設定。
- **驗證錯誤**：檢查驗證資訊、驗證設定和更新驗證資訊。
- **無效請求錯誤**：檢查請求引數、請求格式和 API 檔案。
- **日誌記錄和監控**：記錄所有 API 請求和回應，監控 API 伺服器的效能和狀態。
- **模型特定限制**：檢查模型檔案、模型設定和更新模型設定。
- **速率限制**：檢查速率限制設定、使用者端請求速率和更新速率限制設定。

選擇器示例

以下是選擇器示例：

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam sequenceArrowThickness 2

title LangChain OpenAI API 技術整合與應用

actor "客戶端" as client
participant "API Gateway" as gateway
participant "認證服務" as auth
participant "業務服務" as service
database "資料庫" as db
queue "訊息佇列" as mq

client -> gateway : HTTP 請求
gateway -> auth : 驗證 Token
auth --> gateway : 認證結果

alt 認證成功
    gateway -> service : 轉發請求
    service -> db : 查詢/更新資料
    db --> service : 回傳結果
    service -> mq : 發送事件
    service --> gateway : 回應資料
    gateway --> client : HTTP 200 OK
else 認證失敗
    gateway --> client : HTTP 401 Unauthorized
end

@enduml

圖表翻譯：

此圖示為錯誤處理與除錯的流程圖。首先，開始檢查網路連線，然後檢查 API 伺服器狀態，接著檢查 API 連線設定。如果所有檢查都透過，則解決 API 連線問題，否則結束流程。

自定義範例選擇器

在自然語言處理和人工智慧領域中，範例選擇是一個重要的步驟，尤其是在少數學習（few-shot learning）任務中。這裡，我們將探討一些自定義範例選擇器的實作方法和相關技術。

基礎範例選擇器類別

首先，我們定義一個基礎的範例選擇器類別 BaseExampleSelector。這個類別將提供基本的方法和屬性，以便我們可以根據不同的需求擴充套件它。

class BaseExampleSelector:
    def __init__(self, examples):
        self.examples = examples

    def select(self, query):
        # 基礎的選擇邏輯
        pass

因素考慮

在實作自定義範例選擇器時，需要考慮幾個重要因素：

  1. 少數學習（Few-shot Learning）：這涉及到如何從非常少量的標記資料中學習和推廣。
  2. 範例長度：不同的範例長度可能對選擇器的效能產生影響。
  3. 語言模型（LLM）：大語言模型可以用於生成或評估範例。
  4. 最大邊緣重合（MMR）：這是一種常用的方法，旨在平衡相關性和多樣性。
  5. Ngram：這涉及到文字的 Ngram 特徵，可以用於計算相似度。
  6. 提示（Prompt）：一個好的提示可以顯著影響模型的效能。
  7. 相似度：計算範例之間的相似度是一個關鍵問題。

具體實作

1. 相似度範例選擇器

class SimilarityExampleSelector(BaseExampleSelector):
    def __init__(self, examples, similarity_metric):
        super().__init__(examples)
        self.similarity_metric = similarity_metric

    def select(self, query):
        # 根據相似度指標選擇最相似的範例
        similarities = [self.similarity_metric(query, example) for example in self.examples]
        return self.examples[similarities.index(max(similarities))]

2. MMR 範例選擇器

class MMRExampleSelector(BaseExampleSelector):
    def __init__(self, examples, lambda_param):
        super().__init__(examples)
        self.lambda_param = lambda_param

    def select(self, query):
        # 根據MMR公式選擇範例
        # lambda_param控制相關性和多樣性之間的權衡
        pass

工具和技術

  • ExampleToolkit：一個用於管理和操作範例的工具包。
  • FAISS (Facebook AI Similarity Search)：一個用於高效相似度搜尋的函式庫。
  • FastText：一個用於文字分類別和表示學習的函式庫。

問答系統

在問答系統中，範例選擇器可以用於根據使用者的問題選擇最相關的答案或提供最有用的資訊。

class QuestionAnswerSystem:
    def __init__(self, examples):
        self.examples = examples

    def answer(self, question):
        # 使用範例選擇器選擇最相關的答案
        selector = SimilarityExampleSelector(self.examples, cosine_similarity)
        return selector.select(question)

FewShotPromptTemplate：整合範例選擇器的提示範本

在自然語言處理（NLP）領域中，FewShotPromptTemplate 是一種強大的工具，能夠透過少量的示例來學習和生成高品質的文字。為了進一步提升其效能，我們將範例選擇器整合到提示範本中，從而實作更好的文字生成效果。

從技術架構視角來看，LangChain 框架的設計理念，特別是其模組化設計和對不同 LLM、工具及資料函式庫的整合能力，展現了其在構建複雜 AI 應用方面的顯著優勢。分析段落中提到的 Retrievers、Text Splitters、各式工具以及與 OpenAI API 的整合，都體現了 LangChain 框架致力於簡化開發流程、提高開發效率的目標。然而，LangChain 仍存在一些技術限制，例如對於特定領域知識的整合深度、模型微調的便捷性以及處理超長文字的效率等方面仍有提升空間。展望未來，預計 LangChain 將持續強化與向量資料函式庫的整合，並發展更精細的提示工程策略，以提升模型在特定任務上的表現。玄貓認為，LangChain 代表了 AI 應用開發的未來趨勢，值得開發者深入學習和探索其應用價值。