llmchain的run方法 LLMChain的run方法用于运行链中的LLM模型,以生成文本。具体使用方法如下: 首先,需要创建一个LLMChain对象,将LLM模型和prompt模板绑定在一起。可以使用以下代码进行创建: ```python from import LLMChain from import OpenAI from import PromptTemplate llm = OpenAI(temperature=) prompt =Prompt...
llm_chain("corny",return_only_outputs=True){'text':'Why did the tomato turn red? Because it saw the salad dressing!'} ● run 方法返回的是字符串而不是字典。 llm_chain.run({"adjective":"corny"})'Why did the tomato turn red? Because it saw the salad dressing!' ● apply 方法允许你...
最后,我们通过上一讲中介绍过的 SequentialChain,将前面的 LLMRequestsChain 和这里的 TransformChain 串联在一起,形成一个名为 final_chain 的新的 LLMChain。 在这三个步骤完成之后,我们只需要调用 final_chain 的run 方法,输入有关天气的搜索文本即可获得天气信息的 dict 形式的输出。 最后,让我们梳理一下 fina...
● predict 方法类似于 run 方法,不同之处在于输入键被指定为关键字参数,而不是一个 Python 字典。 # Single input example llm_chain.predict(product="colorful socks") 2.4.2. SimpleSequentialChain 顺序链的最简单形式,其中每个步骤都有一个单一的输入/输出,并且一个步骤的输出是下一步的输入。 如下就是将...
explanation = overall_chain.run("autoencoder")print(explanation)有了链，你可以创建很多功能，这就是LangChain功能强大的原因。但是它真正发挥作用的地方是和前面提到的向量存储一起使用。接下来我们开始介绍一下这个部分。3.4、嵌入和向量存储 这里我们将结合LangChain进行自定义数据存储。如前所述，嵌入和向量存储...
result=overall_simple_chain.run(content)print(f'result={result}') 输出: 图7. 2.3.3 Router Chain RouterChain是根据输入动态的选择下一个链,每条链处理特定类型的输入。 RouterChain由两个组件组成: 1)路由器链本身,负责选择要调用的下一个链,主要有2种RouterChain,其中LLMRouterChain通过LLM进行路由决策,Em...
运行LLMChain:使用run()方法运行LLMChain实例,并将需要填充的占位符传入方法中。例如,以下代码运行LLMChain实例,并将“socks”作为产品名称传入方法中: python result = chain.run(product="socks") print(result) # 输出: The company that makes socks is called Socky's Sock Factory.©...
Spark_url) websocket.enableTrace(False) wsUrl = wsParam.create_url() ws = websocket.WebSocketApp(wsUrl, on_message=on_message, on_error=on_error, on_close=on_close, on_open=on_open) ws.appid = appid ws.question = question ws.domain = domain ws.run_forever(sslop...
agent.run(“Who is Leo DiCaprio’s girlfriend?What is her Current age raised to the0.43power?”)得到结果:>EnteringnewAgentExecutor Chain...Ineed to find out who Leo DiCaprio’s girlfriend is and then Calculate her age raised to the0.43power.Action:Search ...
name_msg={person_msg}?")# prompt.format(person_msg="男,穿吊带裤,会打篮球,擅长唱歌和跳舞,特别是篮球类舞蹈")chain = LLMChain(llm=llm,prompt=prompt)person_msg="男,穿吊带裤,会打篮球,擅长唱歌和跳舞,特别是篮球类舞蹈"res = chain.run(person_msg)print(res)...