langchain 入门指南 - 让 AI 从互联网获取信息
白如意i 2024-07-27 17:31:02 阅读 99
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。
我们知道，LLM 是训练出来之后，它其实是没有办法告知我们最新的信息的。因为它的训练数据是固定的，所以它只能回答它学习到的内容。
比如，如果我们问，“今天广州天气怎么样？”，LLM 是没有办法回答的。
通过前面的文章，我们也知道了，我们也可以自己提供一些信息给 LLM，让它回答我们的问题，因为 LLM 它其实是有分析推理能力的。
所以有一种办法是，搜索一下互联网，找到相关的信息，然后将搜索到的信息提供给 LLM，让它回答我们的问题。
直接问 LLM 天气如何
如果我们直接问 LLM 今天天气如何，它们会告诉我们无法提供实时天气信息：
<code>from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(
model_name="gpt-3.5-turbo",code>
temperature=0,
max_tokens=200,
api_key="your key",code>
base_url="https://api.openai-hk.com/v1",code>
)
response = llm.invoke('今天广州天气如何？')
print(response.content)
输出：
很抱歉，我无法提供实时天气信息。你可以通过询问天气应用程序或者网站来获取广州今天的天气情况。希望可以帮到你。看看下一句我能帮上忙吗？
这是因为，LLM 的训练数据都是训练模型的那时候的，所以它是没有办法提供实时信息的，它只知道过去的信息。
LLMRequestsChain
我们可以使用 LLMRequestsChain 这个类来实现这个功能。这个类是 Chain 的子类，它可以从互联网上获取信息，然后提供给 LLM。
这其实等于是，我们搜索到了内容，然后让 LLM 帮我们提炼出我们想要的信息。
from langchain.chains.llm import LLMChain
from langchain_community.chains.llm_requests import LLMRequestsChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(
model_name="gpt-3.5-turbo",code>
temperature=0,
max_tokens=200,
api_key="your key",code>
base_url="https://api.openai-hk.com/v1",code>
)
def query_baidu(question):
template = """
在 >>> 和 <<< 之间是从百度搜索结果中提取的原始文本。
提取问题 '{query}' 的答案或者说 "not found" 如果信息不包含在内。
>>> {requests_result} <<<
"""
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["query", "requests_result"],
template=template
)
inputs = {
'query': question,
'url': "https://www.baidu.com/s?wd=" + question.replace(" ", "+"),code>
}
llm_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
request_chain = LLMRequestsChain(llm_chain=llm_chain, output_key="query_info")code>
return request_chain.invoke(inputs)
print(query_baidu("今天广州天气？"))
输出：
{
'query': '今天广州天气？',
'url': 'https://www.baidu.com/s?wd=今天广州天气？',
'query_info': '广州今天天气为大雨，东北风1级，气温在27~35°C之间，紫外线指数为优。体感温度为35°C，湿度为72.0%，降水量为0.0毫米。注意防晒，穿短袖类衣物。日出时间为05:51，日落时间为19:15。整体来说，天气较为闷热，不适合洗车。'
}
说明：
调用 invoke 的时候，inputs 中的 url 参数是必须的，这个参数会被 LLMRequestsChain 用来请求互联网上的信息。template 中的 requests_result 是 LLMRequestsChain 处理后的结果，它底层会将这个结果作为参数传递给 llm_chain。也就是说，最终我们给 llm_chain 的输入包含了我们的问题，以及从互联网获取到的信息。
使用 Serper API
因为从互联网搜索信息的场景非常常见，因此也有人为我们准备了一些 API，让我们可以直接调用。
比如，我们可以使用 Serper API 来获取搜索结果：
import os
# https://serper.dev
os.environ['SERPER_API_KEY'] = 'your key'
from langchain_community.utilities import GoogleSerperAPIWrapper
def query_web(question):
search = GoogleSerperAPIWrapper()
return search.run(question)
print(query_web("今天广州天气？"))
输出：
80°F
这里的 GoogleSerperAPIWrapper 是一个封装了 Serper API 的类，它可以直接调用 Serper API 来获取搜索结果。
相比我们自己使用 LLMRequestsChain 来获取信息，使用 Serper API 可以更加方便，因为它已经为我们封装好了。
总结
通过这篇文章，我们知道了，我们可以通过搜索引擎来获取信息，然后将这些信息提供给 LLM，让它帮我们提炼出我们想要的信息。
我们有两种方法可以从互联网获取信息：
使用 LLMRequestsChain，这个类可以帮我们从互联网上获取信息，然后提供给 LLM。使用 Serper API，这个 API 可以直接调用，获取搜索结果。
声明
本文内容仅代表作者观点，或转载于其他网站，本站不以此文作为商业用途
如有涉及侵权，请联系本站进行删除
转载本站原创文章，请注明来源及作者。