Chatbot-Entwicklung mit Chatgpt & Langchain: Ein kontextbewusster Ansatz

Dieses Tutorial zeigt, wie ein Chatbot in Python mit großer Sprachmodellen (LLMs), insbesondere Chatgpt, erstellt und mit dem Langchain -Framework optimiert wird. Es umfasst das Erstellen grundlegender API -Aufrufe bei ChatGPT, die Implementierung des Kontextbewusstseins und die Nutzung von Langchain -Speicherfunktionen für ein effizientes Gesprächsgeschichtemanagement.

Das Tutorial beginnt zunächst, wie ein einfacher API -Anruf bei ChatGPT mithilfe der openai -Bibliothek ein einfacher API -Anruf tätigt. Ein wichtiger Punkt ist hervorzuheben, dass jeder anfängliche API -Aufruf eine eigenständige Wechselwirkung ist. Dem Modell fehlt die Erinnerung an frühere Gespräche.

Um diese Einschränkung anzugehen, führt das Tutorial das Kontextbewusstsein vor. Es wird erläutert, wie der Konversationsverlauf mithilfe von System-, Assistenten- und Benutzernachrichten in der Liste messages an die OpenAI -API übergeben wird. Dadurch kann der Chatbot an frühere Interaktionen erinnern. Das Tutorial zeigt dann, wie diese messages Liste automatisch aktualisiert wird, um den Gesprächsverlauf zu erhalten.

Das Tutorial wechselt dann zur Verwendung des Langchain -Frameworks für eine verbesserte Speicherverwaltung. Langchain bietet einen effizienteren Ansatz für die Umgang mit Gesprächsgeschichte, insbesondere im Umgang mit längeren Gesprächen. Es führt ConversationBufferMemory zum Speichern jeder Interaktion und ConversationChain als Wrapper zum Verwalten von LLM und Speicher ein.

Ein wesentlicher Vorteil von Langchain wird durch die Verwendung von ConversationSummaryBufferMemory gezeigt. Dieser Speichertyp fasst frühere Interaktionen zusammen, wodurch die Anzahl der von ChatGPT für jede Antwort verarbeiteten Token verringert wird, was zu Kosteneinsparungen und einer verbesserten Leistung führt. Das Tutorial zeigt, wie man diesen erweiterten Speichertyp verwendet, um den Kontext aufrechtzuerhalten, ohne das Modell mit übermäßiger Geschichte zu überwältigen.

Das Tutorial schließt ab, indem er die Bedeutung von kontextbezogenen Chatbots hervorhebt und die Leser dazu ermutigt, die bereitgestellten Bausteine ​​für die Erstellung ihrer eigenen Chatbots anzupassen. Es zeigt auch auf zusätzliche Ressourcen, um weiter über LLMs, Langchain und natürliche Sprachverarbeitung zu lernen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonChatbot-Entwicklung mit Chatgpt & Langchain: Ein kontextbewusster Ansatz. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!