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LangChain开发实战从入门到飞升1–初出茅庐

chris • • 随笔 • 阅读 21

本文直接从代码级别开始，引导每个人学习掌握LangChain下的编程能力。

1 基础知识

Python下的开发基础知识我就不多说了。这里要勾勒下Python下的虚拟环境的配置。

LangChain开发实战从入门到飞升1--初出茅庐

图片由微信小程序【字形绘梦】制作。

1.1 创建Python虚拟环境

python -m venv 你的文件夹名字

这句话创建了一个Python的虚拟环境，这样你可以在不同的环境中安装不同版本的依赖，解决了冲突问题。

然后执行

.你的文件夹名字/script/activate.bat

激活这个虚拟空间，然后开始用各种顺手的编辑器在这个位置下安装或者卸载依赖，然后开始编程吧。

1.2 开始编程

推荐使用VSCode，这个最高效率的一体化IDE开发工具。以前我们常说Visual Studio是地表最强IDE， 现在说VS Code是地表最强IDE也不为过。

最简单的例子。

下图中，

第一行，我们引用langchain的开发包

第二行，我们用print指令打印langchain的版本。

下图中三步展示了如何编写代码，调试运行，查看输出结果等内容。这个例子可以正常运行，已经说明：

  1. 你已经入门了
  2. 整体开发环境OK了，你可以做任何开发的事情了
LangChain开发实战从入门到飞升1--初出茅庐

如果出现Langchain包找不到等错误。是你没有激活当前的Python虚拟环境。

可以到venv的目录下调用 venv/scripts/activate.bat 激活下即可。（这个venv不是固定的名字，是你创建的时候自己取的名字）

如果发现更多的依赖有问题，请查看是否有一个requirments.txt文件，如果有，执行

pip install -r requirements.txt

安装依赖，应该能解决很多问题

1.3 更进一步

以下的代码，我们做2件事情。

  1. 准备好对应的API key等信息，调用 通义千问 的大模型，得到一个聊天回答
  2. 我们要求对方作为一个C++ 工程师，给我们一段编程

在这个例子中api_key 你可以去 通义千问 注册后得到你自己的Key，替换代码中的即可。

在目前的代码中，我们没有采用流式的回复获取，一次性得到答案。所以处理的时间可能会需要一些，大家在查看结果的时候稍微耐心等待下。

import os
from openai import OpenAI

myClient = OpenAI(
    # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx",
    api_key="sk-用你的Key", 
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

#开始创建一个聊天
completion = myClient.chat.completions.create(
    model="qwen-plus", # 模型列表：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models
    messages=[
        {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
        {'role': 'user', 'content': '你是谁？'}],
    )
    
print(completion.model_dump_json())

#让计算机给我们自己编程
completion = myClient.chat.completions.create(
    model="qwen-plus", # 模型列表：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models
    messages=[
        {'role': 'system', 'content': '作为一个C++工程师'},
        {'role': 'user', 'content': '请帮我编写一段代码将2个整数相加，返回int类型'}],
    )
    
print(completion.model_dump_json())

1.4 更多的聊天

下面的代码增加了一个Prompt回答时候用到的模板

另外，使用DashScope大模型。

可以 pip install DashScope 安装

from langchain_community.llms import Tongyi
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
import os
# API——key自行去Qwen或者Azure申请即可
os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = "sk-用你的Key"
DASHSCOPE_API_KEY="sk-用你的Key"

# 以下2行代码是最简单的LLM调用形式
# res=Tongyi().invoke("上海多大")
# print(res)#打印结果

# 以下代码套用了一个回答模板
llm=Tongyi(temperature=1)
template='''
        你的名字是小联,当人问问题的时候,你都会在开头加上'你好，我是智能机器人',然后再回答{question}
    '''
prompt=PromptTemplate(
        template=template,
        input_variables=["question"]#这个question就是用户输入的内容,这行代码不可缺少
)
## 创建了一个chain
chain = LLMChain(#将llm与prompt联系起来
        llm=llm,
        prompt=prompt
        )
question='微软这个公司怎么样'

res=chain.invoke(question)#运行

print(res['text'])#打印结果

上述的代码中 LLMChain可能会提示已废弃。建议使用新的方法。

下面的代码，我们针对对应的代码行内容进行了修改。

## 创建了一个chain ,绑定我的大模型和我的提示词模板
chain = llm | prompt;

question='微软这个公司怎么样'

res=chain.invoke(question)#运行

print(res)

2 增强RAG解析

2.1 接入RAG

from langchain_community.llms import Tongyi
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import RetrievalQA
#from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
#from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
#from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import HuggingFaceBgeEmbeddings

import os

# 这些Key请在实际使用中替换成你自己的
os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = "sk-用你的Key"
DASHSCOPE_API_KEY="sk-用你的Key"
#os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-用你的Key"

myLLM=Tongyi(temperature=1)
template='''
        当人问问题的时候,你都会在开头加上'你好，我是智能机器人',然后再回答{question}
    '''

#这个question就是用户输入的内容,这行代码不可缺少
prompt=PromptTemplate(
        template=template,
        input_variables=["question"]
)

#将llm与prompt联系起来
chain = LLMChain(
        llm=myLLM,
        prompt=prompt
        )

# 创建文本加载器
## 这里需要确保该文本Utf8编码
loader = TextLoader('D:\\1.txt', encoding='utf8')

# 加载文档
documents = loader.load()

# 文本分块
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 计算嵌入向量
embeddings = HuggingFaceBgeEmbeddings()

# 创建向量库
db = Chroma.from_documents(texts, embeddings)

# 将向量库转换为检索器
retriever = db.as_retriever()

# 创建检索问答系统
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=myLLM, chain_type="stuff", retriever=retriever)

question='字形绘梦这个产品是哪个公司出的'

res=chain.invoke(question)#运行

print(res['text'])#打印结果

我们在D盘放了一个1.txt,输入了 字形绘梦 相关产品的信息，然而RAG之后，没有输出正确的内容。

大家可以字形试一下，错误的答案应该是回复阿里的产品。

2.2 高级模态RAG操作

from langchain_community.llms import Tongyi
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import RetrievalQA
#from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
#from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
#from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain_community.vectorstores import Chroma
import os
from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader

from langchain.embeddings import HuggingFaceBgeEmbeddings

##
#from langchain.document_loaders import OnlinePDFLoader
#from langchain.document_loaders import UnstructuredPDFLoader

# 这些Key请在实际使用中替换成你自己的
os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = "sk-用你的Key"
DASHSCOPE_API_KEY="sk-用你的Key"

myLLM=Tongyi(temperature=1)
template='''
        '你好，我是智能机器人',然后再回答{question}
    '''

#这个question就是用户输入的内容,这行代码不可缺少
prompt=PromptTemplate(
        template=template,
        input_variables=["question"]
)

#将llm与prompt联系起来
chain = myLLM | prompt;

# 创建文本加载器
## 这里需要确保该文本Utf8编码
#loader = OnlinePDFLoader("D:\\1_HelpDoc.pdf");
#loader = UnstructuredPDFLoader("D:\\1_HelpDoc.pdf");

loader = PyPDFLoader("D:\\1_HelpDoc.pdf")
pages = loader.load_and_split()

# 加载文档
documents = loader.load()

# 文本分块
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 计算嵌入向量
# 不知道为什么，目前提示Resource not found.
# embeddings = OpenAIEmbeddings()
model_id = "hkunlp/instructor-large"
embeddings = HuggingFaceBgeEmbeddings(model_name=model_id)

# 创建向量库
db = Chroma.from_documents(texts, embeddings)

# 将向量库转换为检索器
retriever = db.as_retriever()

# 创建检索问答系统
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=myLLM, chain_type="stuff", retriever=retriever)

#question='腹主动脉瘤模板中默认参数含义'

question="加载数据后，自动进行左右肺分割。图像显示区显示分割图像和初步统计结果,其中冠状面 MPR 图像是图中哪部分?"

res=chain.invoke(question)#运行

print(type(res))

print(res.to_string())#打印结果

这里我们遇到一些问题，原本我们可以解析txt文件，但此时我们想要解析包含图片数据的PDF文件。

我们想要针对下图中的内容，让LLM能够解析出我们想要的确切答案

LangChain开发实战从入门到飞升1--初出茅庐

如果碰到以下问题，删除旧的。升级即可。

pip install –upgrade langchain.core

LangChain开发实战从入门到飞升1--初出茅庐

RA/SD 衍生者AI训练营。发布者：chris，转载请注明出处：https://www.shxcj.com/archives/8013

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这个人很懒，什么都没有留下～
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