Comment ajouter une mémoire à load_qa_chain et répondre aux questions dans LangChain

Name: Lynn Mikami

Published on 30/04/2024

Découvrez comment load_qa_chain peut révolutionner vos tâches de question-réponse. Ce guide complet plonge en profondeur dans ses mécanismes, ses exemples pratiques et ses fonctionnalités supplémentaires pour vous aider à devenir un pro de l'ingénierie de prompts.

Bienvenue dans ce guide complet sur load_qa_chain, une fonction révolutionnaire dans le domaine des systèmes de questions-réponses. Si vous êtes un enseignant en ingénierie de prompts ou un développeur intéressé par la création de modèles de question-réponse plus efficaces et plus précis, vous êtes au bon endroit.

Dans les prochaines sections, nous examinerons en détail ce qu'est load_qa_chain, comment il fonctionne et pourquoi c'est un outil indispensable dans votre boîte à outils d'ingénierie de prompts. Nous vous guiderons également à travers des exemples pratiques et des fonctionnalités supplémentaires qui peuvent élever vos projets au niveau supérieur.

Qu'est-ce que load_qa_chain dans LangChain ?

Le terme load_qa_chain fait référence à une fonction spécifique dans LangChain conçue pour gérer des tâches de question-réponse sur une liste de documents. Ce n'est pas seulement une fonction ; c'est une véritable puissance intégrée de manière transparente avec les modèles de langage (LLM) et divers types de chaînes pour fournir des réponses précises à vos requêtes.

Modèles de langage (LLM) : Ils sont le cerveau derrière l'opération. Ils analysent le texte et génèrent des réponses en se basant sur les données sur lesquelles ils ont été entraînés.
Types de chaînes : Ce sont les méthodes ou algorithmes que la fonction utilise pour traiter et affiner les réponses. Les exemples comprennent stuff, map_reduce, refine et map_rerank.

Configuration de votre environnement pour utiliser load_qa_chain

Comment initialiser GPTCache pour load_qa_chain

Avant de pouvoir utiliser pleinement load_qa_chain, il est essentiel de configurer GPTCache. Ce mécanisme de mise en cache accélère considérablement le processus de récupération des réponses. Voici comment procéder :

Installer GPTCache : Tout d'abord, vous devez installer le package GPTCache. Vous pouvez le faire en utilisant pip :
```
pip install gptcache
```
Définir la clé API : Assurez-vous que votre variable d'environnement OPENAI_API_KEY est définie. C'est crucial pour que GPTCache fonctionne correctement.
```
export OPENAI_API_KEY=VOTRE_CLÉ_API
```
Initialiser le cache : Maintenant, initialisez le cache en utilisant le code Python suivant :
```
from gptcache import cache
cache.init()
cache.set_openai_key()
```

En suivant ces étapes, vous avez configuré avec succès GPTCache, ce qui rend votre fonction load_qa_chain plus efficace.

Importance des clés API et des variables d'environnement

Les clés API et les variables d'environnement sont l'épine dorsale de toute application sécurisée et efficace. Dans le contexte de load_qa_chain, la clé OPENAI_API_KEY est particulièrement importante. Cette clé vous permet d'interagir avec l'API OpenAI, ce qui permet à GPTCache de mettre en cache les réponses. Sans cette clé, vous ne pourrez pas exploiter pleinement la puissance de load_qa_chain.

Exemples d'utilisation de load_qa_chain

Un exemple simple avec les LLM de LangChain

Plongeons dans un exemple simple pour comprendre comment load_qa_chain fonctionne en pratique. Supposons que vous ayez une liste de documents et que vous vouliez savoir : "Que dit le président à propos du juge Breyer ?"

Voici comment vous pouvez le faire :

Importer les bibliothèques requises : Tout d'abord, importez les bibliothèques Python nécessaires.

from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain.llms import OpenAI

Initialiser le LLM et le type de chaîne : Choisissez votre LLM et votre type de chaîne. Pour cet exemple, nous utiliserons le modèle GPT d'OpenAI et le type de chaîne stuff.
```
llm = OpenAI(temperature=0)
chain_type = "stuff"
```

Exécuter la fonction : Exécutez maintenant la fonction load_qa_chain avec votre liste de documents et la question.

chain = load_qa_chain(llm, chain_type)
documents = ["Document 1", "Document 2", ...]
question = "Que dit le président à propos du juge Breyer ?"
answer = chain.run(input_documents=documents, question=question)

Vérifier la réponse : La fonction renverra une réponse, que vous pourrez alors consulter ou utiliser selon les besoins.
```
print(answer)
```

En suivant cet exemple, vous avez réussi à utiliser load_qa_chain pour récupérer une réponse à votre question.

Utilisation avancée pour plus de contrôle

Si vous recherchez plus de contrôle sur le processus de récupération des réponses, load_qa_chain a tout prévu. Vous pouvez utiliser le paramètre return_only_outputs=True pour obtenir uniquement la réponse finale ou le définir sur False pour obtenir également les étapes intermédiaires.

chain = load_qa_chain(llm, chain_type, return_only_outputs=False)
answer = chain.run(input_documents=documents, question=question)
print(answer)

Cette utilisation avancée vous permet d'inspecter les étapes intermédiaires, ce qui vous donne une compréhension plus approfondie de la manière dont la fonction affine les réponses.

Comment utiliser load_qa_chain avec la mémoire

L'un des aspects les plus intrigants de load_qa_chain est sa capacité à fonctionner avec la mémoire. Cette fonctionnalité permet à la fonction de se souvenir des interactions passées, ce qui la rend incroyablement utile pour les applications conversationnelles. Voici comment l'implémenter :

Initialiser la mémoire : Tout d'abord, vous devez initialiser un objet mémoire. Vous pouvez utiliser des dictionnaires Python à cette fin.
```
memory = {}
```
Exécuter la fonction avec la mémoire : Maintenant, exécutez load_qa_chain avec le paramètre memory.
```
answer = chain.run(input_documents=documents, question=question, memory=memory)
```
Mettre à jour la mémoire : Après chaque interaction, mettez à jour l'objet mémoire.
```
memory.update({"last_question": question, "last_answer": answer})
```

En suivant ces étapes, vous pouvez rendre votre fonction load_qa_chain plus dynamique et conversationnelle.

Où trouver la documentation et les exemples de `load_qa_chain`

Si vous souhaitez approfondir load_qa_chain, il existe une multitude de documentation et d'exemples disponibles en ligne. Vous pouvez trouver des guides complets sur GitHub, mais il existe également des discussions communautaires sur des plateformes telles que Stack Overflow, qui couvrent différents aspects, de la mise en œuvre de base aux fonctionnalités avancées.

GitHub : Un endroit incontournable pour trouver des extraits de code et des explications détaillées.
Stack Overflow : Idéal pour résoudre les problèmes et comprendre les différentes utilisations.
Documentation officielle de LangChain : Offre un aperçu détaillé des paramètres et des capacités de la fonction.

Conclusion

Nous avons parcouru beaucoup de terrain dans ce guide, des mécanismes de base de load_qa_chain à la configuration de votre environnement et à l'exploration d'exemples pratiques. Cette fonction est un outil puissant dans le domaine de l'ingénierie des requêtes, offrant une gamme de fonctionnalités et de capacités qui peuvent considérablement améliorer vos tâches de questions-réponses.

FAQ

Qu'est-ce que load_qa_chain ?

load_qa_chain est une fonction de LangChain conçue pour les tâches de questions-réponses sur une liste de documents. Elle s'intègre avec des modèles de langage et différents types de chaînes pour fournir des réponses précises.

Comment le configurer ?

Vous pouvez le configurer en installant les packages nécessaires, en initialisant GPTCache et en définissant votre OPENAI_API_KEY. Ensuite, vous pouvez exécuter la fonction avec le modèle de langage et le type de chaîne de votre choix.

Où puis-je trouver des exemples ?

Des exemples peuvent être trouvés dans la documentation officielle de LangChain, les dépôts GitHub et les discussions communautaires sur des plateformes comme Stack Overflow.

Peut-il être utilisé dans des projets Python ?

Oui, load_qa_chain est hautement compatible avec Python et peut être facilement intégré dans des projets basés sur Python.

Comment fonctionne-t-il avec GPTCache ?

GPTCache peut être utilisé pour mettre en cache les réponses générées par load_qa_chain, ce qui rend le processus de récupération plus rapide et plus efficace.

Améliorer les modèles de langage : techniques et exemples de LLM RAG Maîtriser le décompte des jetons avec Tiktoken pour les modèles OpenAI