LangChain 进阶案例教程

LangChain 是一个基于 transformer 模型的语言链模型，它可以根据输入文本生成相应的回答。前一篇教程中，我们已经了解了 LangChain 的基本使用方法。但是，LangChain 还有许多其他的功能和参数，需要您了解和掌握。下面是一个 LangChain 进阶案例教程，旨在帮助您更好地使用 LangChain。

1. 自定义模型

LangChain 提供了多种预训练的模型，但是您也可以自定义自己的模型。下面是一个使用自定义模型的示例：

import langchain

class MyModel(langchain.Model):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.decoder = torch.nn.Linear(768, 512)

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        decoder_input_ids = input_ids[:, :-1]
        decoder_attention_mask = attention_mask[:, :-1]
        decoder_output = self.decoder(decoder_input_ids)
        return decoder_output

model = MyModel()

其中，MyModel 是自定义的模型类，decoder 是模型的解码器部分。

2. 自定义评价 Metric

LangChain 提供了多种评价 Metric，但是您也可以自定义自己的 Metric。下面是一个使用自定义 Metric 的示例：

import langchain.evaluation

class MyMetric(langchain.evaluation.Metric):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.name = 'my_metric'

    def compute(self, predictions, labels):
        return torch.mean(torch.abs(predictions - labels))

metric = MyMetric()

其中，MyMetric 是自定义的 Metric 类，compute 是 Metric 的计算方法。

3. 使用多个模型

LangChain 支持使用多个模型同时生成回答。下面是一个使用多个模型的示例：

import langchain

model1 = langchain.load('dpr', 'large')
model2 = langchain.load('roberta', 'base')

text = "What is the capital of France?"
response1 = model1.generate(text)
response2 = model2.generate(text)

print(response1)
print(response2)

其中，model1 和 model2 是两个不同的模型，response1 和 response2 是两个不同的回答。

4. 使用多个输入

LangChain 支持使用多个输入同时生成回答。下面是一个使用多个输入的示例：

import langchain

model = langchain.load('dpr', 'large')

text1 = "What is the capital of France?"
text2 = "What is the capital of Germany?"

response1 = model.generate(text1)
response2 = model.generate(text2)

print(response1)
print(response2)

其中，text1 和 text2 是两个不同的输入，response1 和 response2 是两个不同的回答。

5. 使用多个参数

LangChain 提供了多种参数，您可以根据需要调整这些参数来提高模型的性能。下面是一个使用多个参数的示例：

import langchain

model = langchain.load('dpr', 'large')

text = "What is the capital of France?"
response = model.generate(text, num_beams=4, max_length=100, early_stopping=True)

print(response)

其中，num_beams 是 beam search 的数量，max_length 是生成回答的最大长度，early_stopping 是是否使用早停法。

6. 评估模型

LangChain 提供了多种评估模型的方法，例如 BLEU 分数、ROUGE 分数等。下面是一个使用 BLEU 分数评估模型的示例：

import langchain.evaluation

bleu_score = langchain.evaluation.bleu_score(response, "Paris")
print(bleu_score)

其中，response 是生成的回答，"Paris" 是真实的回答。

7. 保存模型

LangChain 提供了多种保存模型的方法，例如 JSON 文件、pickle 文件等。下面是一个使用 JSON 文件保存模型的示例：

import json

with open('model.json', 'w') as f:
    json.dump(model.state_dict(), f)

其中，model.state_dict() 是模型的状态字典，'model.json' 是保存的文件名。

8. 加载模型

LangChain 提供了多种加载模型的方法，例如 JSON 文件、pickle 文件等。下面是一个使用 JSON 文件加载模型的示例：

import json

with open('model.json', 'r') as f:
    model_state_dict = json.load(f)
model.load_state_dict(model_state_dict)

其中，model_state_dict 是模型的状态字典，'model.json' 是加载的文件名。

9. 使用 LangChain

现在，您已经了解了 LangChain 的基本使用方法和进阶案例。下面是一个使用 LangChain 的示例：

import langchain

model = langchain.load('dpr', 'large')
text = "What is the capital of France?"
response = model.generate(text)

print(response)

bleu_score = langchain.evaluation.bleu_score(response, "Paris")
print(bleu_score)

model.save('model.json')