使用Lang Chain和自定义文本创建ChatGPT问答模型
Table of Contents
- 介绍Lang Chain
- 安装Python和Lang Chain
- 准备文本文件
- 设置OpenAI API密钥
- 加载文本数据
- 从终端获取提问
- 查询并输出回答
- 示例运行
- 优化建议
- 结语
介绍Lang Chain
Lang Chain是一个框架,可以将自定义数据与任何语言模型进行集成,实现类似ChatGPT的问答功能。本教程将介绍如何使用Lang Chain创建类似ChatGPT的问答模型。首先,我们需要安装Python和Lang Chain,然后准备一个文本文件作为数据输入。接下来,我们将设置openai的API密钥,并加载文本数据。通过终端输入问题,我们可以查询数据并输出答案。
安装Python和Lang Chain
首先,确保已经安装了Python。如果没有安装Python,可以在相关教程中找到安装步骤。在安装了Python之后,打开终端,执行以下命令来安装Lang Chain:
pip install langchain
安装完成后,我们可以开始编写代码。
准备文本文件
我们将使用一个文本文件作为输入数据。打开你喜欢的编辑器,创建一个新的Python文件,并将文本文件放在与Python文件相同的文件夹中。在代码中,我们将通过Lang Chain的TextLoader
函数来加载文本数据。确保文件名和路径正确。
from langchain.loaders import TextLoader
data = TextLoader("your_text_file.txt")
设置openai API密钥
为了使用openai的API,我们需要设置API密钥。在你的openai账户中,找到API Keys页面并创建一个新的secret key。将密钥赋值给环境变量OPENAI_API_KEY
。
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key"
确保在导入Lang Chain和设置API密钥之后设置环境变量。
加载文本数据
使用Lang Chain的TextLoader
函数可以轻松加载文本数据。将文件路径传递给TextLoader
函数即可。
from langchain.loaders import TextLoader
data = TextLoader("your_text_file.txt")
确保文件路径正确,并根据需要更改文件名和扩展名。
从终端获取提问
我们将从终端获取问题作为查询。在代码中,我们使用sys
模块的argv
方法来获取用户在终端输入的问题。
import sys
prompt = sys.argv[1]
确保在运行代码时在终端上输入问题。为了方便起见,将问题用引号括起来。
查询并输出回答
现在,我们可以查询数据并输出回答。使用Lang Chain的Query
函数来进行查询。
response = data.query(Prompt)
print(response)
查询函数将提问和文本数据作为参数,并返回回答结果。将结果打印出来。
示例运行
为了运行代码,打开终端并进入包含Python文件和文本文件的文件夹。执行以下命令:
python main.py "你的问题"
将"你的问题"替换为实际问题。代码将运行,并将回答打印到终端。
优化建议
- 确保安装了pip和chromadb,并遵循安装提示。
- 如果代码输出了第一行无关的文本,尝试注释掉该行。
- 更改文本文件的格式,使用格式化的段落而不是连字符。
结语
本教程介绍了如何使用Lang Chain创建类似ChatGPT的问答功能。通过安装Python和Lang Chain,准备文本文件,设置openai的API密钥,加载文本数据,从终端获取提问,查询并输出回答,我们可以轻松实现自定义问答模型。希望本教程对你有所帮助,如果有任何问题,请随时留言。谢谢观看!
FAQ
Q: 为什么我的代码输出了一行无关文本?
A: 这可能是因为代码中多余的print
语句导致的。尝试将其注释掉或删除该行。
Q: 如何安装pip和chromadb?
A: 在终端中执行以下命令:
pip install pip chromadb
Q: 我的问题不返回预期的答案,该怎么办?
A: 确保你提供的问题与文本数据相关,并尝试使用更具体的问题。
Q: 如何格式化文本文件的段落?
A: 为了使Lang Chain可以正确解析数据,将文本转换为格式化的段落,而不是使用连字符。在段落中使用适当的标点符号和分隔符。
资源
- Lang Chain文档
- Python安装指南
- OpenAI官方网站