20分钟快速上手Langston - 构建名人搜索应用

目录

• 介绍 🌟
• Langston 的概述
• Langston 的重要组件
  • OpenAI API
  • ChatGPT
  • Prompt engineering
  • memory chains
• 快速入门指南
  • 创建环境
  • 配置 openai API
  • 集成代码到 Web 应用程序
• 使用 Langston 开发领域特定的自定义 LLM 模型
• 实际示例：名人搜索应用
• 存储对话信息
• 总结 🌟

介绍 🌟

欢迎来到我的 YouTube 频道！在之前的视频中，我收到了很多关于 Langston 的请求。在这个视频中，我将开发一个简单的应用程序，使用 Langston 和 openai API。Langston 有许多重要组件，通过创建一个项目，我将向大家介绍这些组件。同时，我也会详细解释 Langston 是什么，以及它帮助我们做什么。我将通过创建项目来学习，并尽量解释每个重要的组件。在这个视频中，我将专注于从零开始的开发流程，包括环境设置、配置 API 密钥等。如果你是第一次来到我的频道，请务必订阅并打开通知按钮，因为我将会上传很多关于 Langston 的视频。在即将发布的视频中，我将展示如何使用 Langston 使用自定义数据训练 LLM 模型。让我们开始第一个教程！让我们分享我的屏幕！

Langston 的概述

Langston 是一个强大的自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）工具包，提供了各种组件来开发自定义的语言模型。它基于开放 AI（openai）平台和 Hugging Face 的模型开发框架。借助 Langston，用户可以轻松地创建和训练自己的语言模型，并集成各种 API 和工具。

Langston 的重要组件

openai API

openai API 是 Langston 的核心组件之一。它提供了与 Langston 和其他语言模型进行交互的功能。要使用 openai API，你需要首先拥有自己的 API 密钥。通过 API 密钥，你可以访问和管理 openai API 的功能，比如文本生成、对话交互等。

chatgpt

chatgpt 是一种基于 openai 的语言模型，用于生成自然语言响应。通过 chatgpt，你可以向模型提出问题或发送文本，并获得自然语言回答。你可以使用 chatgpt 来创建聊天机器人、问答系统等。

prompt engineering

prompt engineering 是使用 Langston 时的一个重要技术。通过 prompt engineering，你可以定义自己的固定模板，从而在特定领域进行搜索。通过定义模板中的关键参数，你可以自定义搜索的规则，并控制模型的输出。

memory chains

memory chains 是 Langston 中用于存储对话信息的重要组件。借助 memory chains，你可以将对话信息保存在内存中，并在后续的对话中引用。这对于保持上下文和连续对话非常有用。

快速入门指南

创建环境

为了开始开发 Langston 应用程序，首先需要创建一个 Python 环境。建议使用 Python 3.8.1 或更高版本。你可以使用 conda 或其他环境管理工具来创建环境。在创建环境之后，安装所需的库和依赖项，例如 openai、Langston 等。

配置 openai API

在使用 openai API 之前，你需要获得自己的 API 密钥。通过 API 密钥，你可以访问 openai API，并与 Langston 和其他语言模型进行交互。将 API 密钥保存在环境变量或配置文件中，以便在代码中进行调用。

集成代码到 Web 应用程序

使用 Streamlit 或其他 Web 框架，将你的代码集成到 Web 应用程序中。在应用程序中，你可以创建输入框、按钮等用户界面组件，以供用户输入文本和交互。通过调用 Langston 的 API，你可以将用户输入传递给模型，并获取生成的输出结果。在应用程序中，你还可以使用 prompt engineering、memory chains 等功能来实现更复杂的应用场景。

使用 Langston 开发领域特定的自定义 LLM 模型

Langston 提供了强大的功能，可以帮助开发者创建领域特定的自定义 LLM 模型。你可以使用自己的数据集来训练模型，并利用 Langston 提供的工具进行模型优化和调整。在开发过程中，你可以使用 prompt engineering、memory chains 等技术来定义和控制模型的行为。

实际示例：名人搜索应用

让我们通过一个实际示例来演示 Langston 的用法。我们将开发一个名人搜索应用，用户可以在应用中输入名人的姓名，并获取有关该名人的信息。通过使用 Langston 的 prompt engineering 功能，我们可以定义搜索模板，并使用 openai API 来调用 Langston 模型。我们还可以使用 memory chains 来存储和提取对话信息，以保持上下文和连续对话。

存储对话信息

使用 Langston 的 memory chains 功能，我们可以轻松地存储和提取对话信息。通过将对话信息保存在内存中，我们可以在后续的对话中引用它们，以保持上下文和连续对话。这对于开发聊天机器人、问答系统等应用程序非常有用。

总结 🌟

本文介绍了 Langston 的基本概念和常用组件，以及使用 Langston 开发应用程序的快速入门指南。Langston 是一个强大而灵活的工具，可以帮助开发者创建和训练自定义的语言模型。通过合理利用 Langston 的功能，开发者可以实现各种语言处理任务，包括文本生成、问答系统、聊天机器人等。希望本文对你有所帮助，谢谢阅读！