Учебное пособие по LangChain для новичков и экспертов, желающих документировать код.
Вы устали пытаться понять код своих коллег? Поиск интерпретации некоторых неизвестных методов Python на других веб-сайтах занимает много времени, и вы бы предпочли автоматическое решение.
Вы можете избежать каких-либо усилий, используя ChatGPT и LagChain. Было продемонстрировано, что ChatGPT является гибким и мощным в огромном разнообразии приложений, но он не предназначен для использования в качестве среды разработки.
LangChain — это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет создавать приложения LLM с помощью нескольких строк кода. Он прост и интуитивно понятен в использовании. Прелесть LangChain в том, что он позволяет интегрировать различные модели LLM, такие как GPT-4, LLaMA и Flan-T5. Более того, его можно применять в разных случаях использования.
В этой статье я покажу, как объяснить код Python с использованием GPT-3.5 и LangChain. Давайте начнем!
Шаг 1. Установите и импортируйте библиотеки
Прежде чем начать, нам необходимо установить три библиотеки Python:
! pip install openai ! pip install langchain ! pip install python-dotenv
После установки OpenAI, LangChain и python-dev мы наконец можем импортировать библиотеки:
import os import openai from langchain.chat_models import ChatOpenAI
Эти три библиотеки обязательны для работы кода руководства.
Шаг 2. Получите ключ OpenAI API
В этом уроке мы используем OpenAI для объяснения кода. Итак, нам нужен ключ API. Если вы не знаете свой ключ API OpenAI, вам нужно перейти на Платформу OpenAI. Создайте свою учетную запись, если она еще не создана. После входа в систему вы можете нажать Просмотреть ключи API в параметрах, а также сгенерировать и скопировать ключ API.
После копирования ключа API OpenAI мы можем вставить его в файл .env:
OPENAI_API_KEY=your_api_key
