लैंगचैन रीऐक्ट अनुमानन

रिएक्ट

मशहूर AutoGPT परियोजना ReAct मॉडल पर आधारित है, जो कि तर्क + कार्रवाई का संयोजन है। LLM लार्ज मॉडल का उपयोग तर्क करने, लक्ष्य प्राप्ति के लिए कार्रवाइयों को नियंत्रित करने और डेवलपर्स के लिए, कार्रवाई वास्तव में अच्छे उपकरण या एपीआई विकसित करने के बारे में है। इस अध्याय में हम यह देखेंगे कि LangChain रिएक्ट मॉडल को कैसे लागू करता है।

आधारिक पैकेजेस को लोड करें:

from langchain.agents import load_tools
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.agents import AgentType
from langchain_openai import OpenAI

यहां, हम OpenAI मॉडल का उपयोग करते हैं:

llm = OpenAI(temperature=0)

LangChain में दो सामाजिक उपकरणों को लोड करते हैं: Google खोज के लिए serpapi और गणितीय कैलकुलेटर के लिए llm-math, जो दोनों LLM का उपयोग करके लागू हैं। इसलिए, जब उपकरणों को लोड किया जाता है, तो llm मॉडल जो उपयोग किया जाएगा, वह पास किया जाना चाहिए।

tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)

अंत में, एजेंट को एजेंट प्रकार के साथ प्रारंभ करते हैं, जो AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION को प्रस्तुत करता है, जो रिएक्ट मॉडल को प्रतिनिधित्व करता है।

agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)

अब, हम इसे परीक्षण करते हैं!

agent.run("लियोनार्दो डीकैपरियो की गर्लफ्रेंड कौन है? उसकी वर्तमान आयु की 0.43 घातक क्या है?")

> एक नया एजेंट चेन में प्रवेश किया जा रहा है...
    मुझे पता लगाना है कि लियोनार्दो डीकैपरियो की गर्लफ्रेंड कौन है, और फिर उसकी आयु की 0.43 घातक की गणना करनी है।
    कार्रवाई: खोज
    कार्रवाई इनपुट: "लियोनार्दो डीकैपरियो गर्लफ्रेंड"
    अवलोकन: कामिला मोरोने
    सोच: मुझे कामिला मोरोने की आयु पता करनी है
    कार्रवाई: खोज
    कार्रवाई इनपुट: "कामिला मोरोने आयु"
    अवलोकन: 25 साल की
    सोच: मुझे 25 की 0.43 घातक की गणना करनी है
    कार्रवाई: कैलकुलेटर
    कार्रवाई इनपुट: 25^0.43
    अवलोकन: उत्तर: 3.991298452658078

    सोच: मैं अब अंतिम उत्तर जान चुका हूँ
    अंतिम उत्तर: कामिला मोरोने लियोनार्डो डीकैपरियो की गर्लफ्रेंड है, और उसकी आयु की 0.43 घातक 3.991298452658078 है।

    > चेन पूरा हुआ।

    "कामिला मोरोने लियोनार्डो डीकैपरियो की गर्लफ्रेंड है, और उसकी आयु की 0.43 घातक 3.991298452658078 है।"

चैट मॉडल का उपयोग

पिछले उदाहरण से हम जानते हैं कि एजेंट को एक बड़े मॉडल को तर्क करने के रूप में चुनना चाहिए। यहां, हम इसे बदलकर ओपनएआई के चैट मॉडल का उपयोग करते हैं।

from langchain_openai import ChatOpenAI

chat_model = ChatOpenAI(temperature=0)
agent = initialize_agent(tools, chat_model, agent=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
agent.run("लियोनार्डो डीकैपरियो की गर्लफ्रेंड कौन है? उसकी वर्तमान आयु की 0.43 घातक क्या है?")