Interagissez avec les modèles Open AI grâce à Python et Flask
Table des matières
- Introduction
- Présentation de Lang Chain
- Utilisation du module Prompt de Lang Chain
- Configuration du modèle de langage
- Envoi de requêtes au modèle
- Techniques d'ingénierie de prompts
- Utilisation de la templating de chaîne pour l'ingénierie de prompts
- Exemples de prompts avec réponse spécifique
- Utilisation de la classe Prompt Template
- Limitation d'exemples en fonction de la longueur
- Application pratique : création d'une carte interactive
- Description de la demande
- Récupération des informations géographiques pertinentes
- Formatage des données en JSON
- Limitation de la longueur de la réponse
- Conclusion
📜 Lang Chain : Comment interagir avec les modèles Open AI via Python
Introduction
Dans cette vidéo, nous allons découvrir comment interagir avec les modèles Open AI en utilisant une bibliothèque Python appelée Lang Chain. Lang Chain est un outil qui facilite l'interaction avec les modèles Open AI. Dans cet article, nous allons explorer les différentes fonctionnalités offertes par Lang Chain et montrer comment les utiliser pour créer une application pratique.
Présentation de Lang Chain
Lang Chain propose plusieurs modules pour faciliter l'interaction avec les modèles Open AI. Dans un premier temps, nous allons nous concentrer sur le module "Prompt", qui permet de configurer et d'envoyer des requêtes aux modèles de langage. Avec ce module, nous pourrons réaliser des techniques d'ingénierie de prompts, qui sont essentielles pour obtenir des réponses spécifiques de notre modèle.
Utilisation du module Prompt de Lang Chain
Pour commencer, nous devons configurer le modèle de langage que nous allons utiliser. Le module Prompt de Lang Chain nous permet de personnaliser différents paramètres du modèle, tels que la température des réponses. Plus la température est proche de zéro, moins les réponses seront aléatoires. À l'inverse, une température plus élevée entraînera des réponses plus aléatoires.
Une fois que nous avons configuré le modèle, nous pouvons envoyer des requêtes via du code. Les requêtes peuvent être personnalisées en fonction de nos besoins. Par exemple, nous pouvons demander au modèle de répondre à une question spécifique en utilisant un prompt pré-défini.
Techniques d'ingénierie de prompts
Les techniques d'ingénierie de prompts sont des méthodes efficaces pour obtenir des réponses précises du modèle de langage. Ces techniques consistent essentiellement en la création de modèles de prompts personnalisés en utilisant des templates de chaînes. En utilisant ces templates, nous pouvons spécifier comment le modèle doit répondre à différentes requêtes.
Par exemple, nous pouvons préfixer notre prompt avec une phrase spécifique, telle que "Répondez s'il vous plaît comme Donald Trump à la requête suivante". Cela permettra au modèle de générer une réponse similaire à ce que Donald Trump dirait. Cette technique peut être appliquée à différentes requêtes pour obtenir des réponses personnalisées.
Pour faciliter l'utilisation de modèles de prompts réutilisables, Lang Chain propose la classe Prompt Template. Cette classe permet de regrouper différents modèles de prompts et de les réutiliser facilement. Ainsi, nous pouvons envoyer plusieurs exemples au modèle, ce qui lui permettra de mieux comprendre comment répondre à nos requêtes futures.
En utilisant la classe Prompt Template, nous pouvons formater notre prompt final et l'envoyer au modèle. Cela permettra d'obtenir des réponses précises et cohérentes en fonction de nos spécifications.
Application pratique : création d'une carte interactive
Maintenant que nous avons exploré différentes techniques d'ingénierie de prompts, nous pouvons appliquer ces concepts à la création d'une application pratique : une carte interactive. L'objectif de cette application est de retourner un tableau d'objets géographiquement pertinents pour des requêtes arbitraires.
Pour atteindre cet objectif, chaque objet du tableau doit contenir trois clés : lon (longitude), lat (Latitude) et blurb (description). De plus, la longueur totale de la réponse ne doit pas dépasser 500 caractères.
En utilisant Lang Chain, nous pouvons récupérer les informations géographiques nécessaires et les formater en JSON pour les afficher sur la carte interactive. De plus, nous pouvons limiter la longueur de la réponse en utilisant la classe Prompt Template et la classe Length Based Example Selector.
Ainsi, notre application permettra aux utilisateurs d'obtenir des informations pertinentes sur différents endroits du monde en posant des questions simples.
Conclusion
Lang Chain est un outil puissant pour interagir avec les modèles Open AI. Grâce à ses fonctionnalités avancées, telles que les techniques d'ingénierie de prompts, il est possible de personnaliser les réponses des modèles de langage pour répondre à nos besoins spécifiques.
Dans cet article, nous avons exploré les différentes fonctionnalités de Lang Chain et montré comment les utiliser pour créer une application pratique. Que ce soit pour créer une application de cartographie interactive ou pour toute autre application utilisant des modèles de langage, Lang Chain est un outil précieux qui simplifie le processus d'interaction avec les modèles Open AI.
Autorisation d'utilisation de modèles Open AI
Points forts
- Interagissez avec les modèles Open AI via Python
- Utilisation du module Prompt de Lang Chain
- Techniques d'ingénierie de prompts pour obtenir des réponses spécifiques
- Création d'une carte interactive avec des informations géographiques pertinentes
- Gestion de la longueur de la réponse pour une expérience utilisateur optimale
FAQ
Q: Comment puis-je obtenir une API Key pour utiliser les modèles Open AI ?
A: Vous devez créer un compte sur le site d'Open AI et obtenir une clé d'API pour authentifier vos requêtes au modèle.
Q: Les modèles de langage sont-ils une source de vérité absolue ?
A: Non, les modèles de langage sont formés sur des données existantes et peuvent générer des réponses inexactes ou non vérifiées. Il est important de prendre ces réponses avec prudence et de les vérifier si nécessaire.
Q: Comment puis-je personnaliser les réponses des modèles de langage avec Lang Chain ?
A: Vous pouvez utiliser les techniques d'ingénierie de prompts pour spécifier comment le modèle doit répondre à différentes requêtes. En utilisant des templates de chaînes et des exemples spécifiques, vous pouvez obtenir des réponses personnalisées.
Q: Puis-je exécuter les modèles de langage sur mon propre ordinateur ?
A: Oui, il est possible d'exécuter les modèles de langage sur votre propre ordinateur plutôt que de payer un abonnement mensuel pour accéder aux modèles via Internet. Cependant, cela nécessite une configuration plus avancée et dépasse le cadre de cet article.