概要
この投稿では次のことを説明します。
LangChain のドキュメント ストアを使用して ReAct ロジックを実装する方法
LangChain のドキュメント ストアを使用して ReAct ロジックを実装するにはどうすればよいですか?
言語モデルは、英語などの自然言語で書かれた膨大なデータ プールでトレーニングされます。データはドキュメント ストアで管理および保存され、ユーザーはストアからデータをロードしてモデルをトレーニングするだけで済みます。反復ごとにモデルがより効果的かつ改善されるため、モデルのトレーニングには複数の反復がかかる場合があります。
LangChain のドキュメント ストアを操作するための ReAct ロジックを実装するプロセスを学ぶには、次の簡単なガイドに従ってください。
ステップ 1: フレームワークのインストール
まず、LangChain フレームワークをインストールして、ドキュメント ストアを操作するための ReAct ロジックを実装するプロセスを開始します。 LangChain フレームワークをインストールすると、プロセスを完了するためにライブラリを取得またはインポートするために必要な依存関係がすべて取得されます。
pip インストール ラングチェーン
ドキュメント ストアを ReAct ロジックで動作させるために使用できるため、このガイドの Wikipedia 依存関係をインストールします。
pip ウィキペディアをインストールする 
pip コマンドを使用して OpenAI モジュールをインストールし、そのライブラリを取得し、大規模言語モデルまたは LLM を構築します。
pip インストール openai 
ステップ 2: OpenAI API キーの提供
必要なモジュールをすべてインストールした後、 環境をセットアップする 次のコードを使用して、OpenAI アカウントの API キーを使用します。
輸入 あなた輸入 ゲットパス
あなた 。 約 [ 「OPENAI_API_KEY」 】 = ゲットパス 。 ゲットパス ( 「OpenAI API キー:」 ）
ステップ 3: ライブラリのインポート
環境がセットアップされたら、ドキュメント ストアを操作するための ReAct ロジックを構成するために必要なライブラリを LangChain からインポートします。 LangChain エージェントを使用して DocstoreExplaorer とそのタイプを取得するエージェントを使用して、言語モデルを構成します。
から ラングチェーン。 llms 輸入 OpenAIから ラングチェーン。 ドキュメントストア 輸入 ウィキペディア
から ラングチェーン。 エージェント 輸入 エージェントの初期化 、 道具
から ラングチェーン。 エージェント 輸入 エージェントタイプ
から ラングチェーン。 エージェント 。 反応する 。 ベース 輸入 ドクターストアエクスプローラー
ステップ 4: ウィキペディア エクスプローラーを使用する
「」を設定します。 ドキュメントストア 」変数を DocstoreExplorer() メソッドで使用し、その引数で Wikipedia() メソッドを呼び出します。 「」を使用して OpenAI メソッドを使用して大規模言語モデルを構築します。 テキスト-ダヴィンチ-002 エージェントのツールを設定した後のモデル:
ドキュメントストア = ドクターストアエクスプローラー ( ウィキペディア ( ） ）ツール = [
道具 (
名前 = '検索' 、
機能 = ドクターストア。 検索 、
説明 = 「検索でクエリ/プロンプトを求めるために使用されます」 、
） 、
道具 (
名前 = '見上げる' 、
機能 = ドクターストア。 見上げる 、
説明 = 「ルックアップによるクエリ/プロンプトを求めるために使用されます」 、
） 、
】
llm = OpenAI ( 温度 = 0 、 モデル名 = 「テキスト-ダヴィンチ-002」 ）
#エージェントを使用してモデルを構成して変数を定義する
反応する = エージェントの初期化 ( ツール 、 llm 、 エージェント = エージェントタイプ。 REACT_DOCSTORE 、 冗長な = 真実 ）
ステップ 5: モデルのテスト
モデルを構築して構成したら、質問文字列を設定し、引数に質問変数を指定してメソッドを実行します。
質問 = 「作家デヴィッド・チャノフと共作したアメリカ海軍提督は誰でしょう？」反応する。 走る ( 質問 ）
質問変数が実行されると、モデルは外部プロンプト テンプレートやトレーニングなしで質問を理解したことになります。モデルは、前のステップでアップロードされたモデルを使用して自動的にトレーニングされ、それに応じてテキストが生成されます。 ReAct ロジックはドキュメント ストアと連携して、質問に基づいて情報を抽出します。
ドキュメント ストアからモデルに提供されたデータから別の質問をすると、モデルはストアから回答を抽出します。
質問 = 「作家デイビッド・チャノフは、どの大統領の下で仕えたウィリアム・J・クロウと協力していますか?」反応する。 走る ( 質問 ）
LangChain のドキュメント ストアを操作するための ReAct ロジックの実装については以上です。
結論
LangChain のドキュメント ストアを操作するための ReAct ロジックを実装するには、言語モデルを構築するためのモジュールまたはフレームワークをインストールします。その後、OpenAI の環境をセットアップして LLM を構成し、ドキュメント ストアからモデルをロードして ReAct ロジックを実装します。このガイドでは、ドキュメント ストアを操作するための ReAct ロジックの実装について詳しく説明しました。