Aquesta guia il·lustrarà el procés d'ús de la memòria d'entitats a LangChain.
Com utilitzar la memòria d'entitats a LangChain?
L'entitat s'utilitza per mantenir els fets clau emmagatzemats a la memòria per extreure'ls quan l'ésser humà ho demani mitjançant les consultes/indicacions. Per conèixer el procés d'utilitzar la memòria d'entitats a LangChain, només cal que visiteu la guia següent:
Pas 1: instal·leu els mòduls
Primer, instal·leu el mòdul LangChain mitjançant l'ordre pip per obtenir les seves dependències:
pip install langchain
Després d'això, instal·leu el mòdul OpenAI per obtenir les seves biblioteques per crear LLM i models de xat:
pip install openai
Configura l'entorn OpenAI utilitzant la clau API que es pot extreure del compte OpenAI:
importar vostè
importar getpass
vostè . aproximadament [ 'OPENAI_API_KEY' ] = getpass . getpass ( 'Clau de l'API OpenAI:' )
Pas 2: Ús de la memòria d'entitats
Per utilitzar la memòria d'entitats, importeu les biblioteques necessàries per crear el LLM mitjançant el mètode OpenAI():
des de langchain. llms importar OpenAIdes de langchain. memòria importar ConversationEntityMemory
llm = OpenAI ( temperatura = 0 )
Després d'això, defineix el memòria variable utilitzant el mètode ConversationEntityMemory() per entrenar el model mitjançant les variables d'entrada i sortida:
memòria = ConversationEntityMemory ( llm = llm )_entrada = { 'entrada' : 'Joe are Root ha estat fent un projecte' }
memòria. load_memory_variables ( _entrada )
memòria. desa_context (
_entrada ,
{ 'sortida' : 'Genial! Quin tipus de projecte és aquest?' }
)
Ara, proveu la memòria utilitzant la consulta/indicació del fitxer entrada variable cridant al mètode load_memory_variables():
memòria. load_memory_variables ( { 'entrada' : 'qui és Root' } ) 
Ara, doneu més informació perquè el model pugui afegir algunes entitats més a la memòria:
memòria = ConversationEntityMemory ( llm = llm , missatges_retorn = És cert )_entrada = { 'entrada' : 'Joe are Root ha estat fent un projecte' }
memòria. load_memory_variables ( _entrada )
memòria. desa_context (
_entrada ,
{ 'sortida' : 'Genial! Quin tipus de projecte és aquest' }
)
Executeu el codi següent per obtenir la sortida utilitzant les entitats emmagatzemades a la memòria. És possible a través del entrada que conté la sol·licitud:
memòria. load_memory_variables ( { 'entrada' : 'qui és Joe' } ) 
Pas 3: Ús de la memòria d'entitats en una cadena
Per utilitzar la memòria d'entitats després de construir una cadena, només cal que importeu les biblioteques necessàries mitjançant el bloc de codi següent:
des de langchain. cadenes importar Cadena de conversades de langchain. memòria importar ConversationEntityMemory
des de langchain. memòria . prompte importar ENTITY_MEMORY_CONVERSATION_TEMPLATE
des de pidant importar Model base
des de escrivint importar Llista , Dict , Cap
Creeu el model de conversa utilitzant el mètode ConversationChain() utilitzant els arguments com llm:
conversa = Cadena de conversa (llm = llm ,
verbosa = És cert ,
prompte = ENTITY_MEMORY_CONVERSATION_TEMPLATE ,
memòria = ConversationEntityMemory ( llm = llm )
)
Truqueu al mètode conversation.predict() amb l'entrada inicialitzada amb l'indicador o la consulta:
conversa. predir ( entrada = 'Joe are Root ha estat fent un projecte' ) 
Ara, obteniu la sortida separada per a cada entitat que descriu la informació sobre aquesta:
conversa. memòria . entitat_botiga . botiga 
Utilitzeu la sortida del model per donar l'entrada perquè el model pugui emmagatzemar més informació sobre aquestes entitats:
conversa. predir ( entrada = 'Estan intentant afegir estructures de memòria més complexes a Langchain' ) 
Després de donar la informació que s'emmagatzema a la memòria, només cal fer la pregunta per extreure la informació específica sobre les entitats:
conversa. predir ( entrada = 'Què en saps sobre Joe i Root' ) 
Pas 4: prova del magatzem de memòria
L'usuari pot inspeccionar directament els magatzems de memòria per obtenir la informació emmagatzemada en ells mitjançant el següent codi:
des de imprimir importar imprimirimprimir ( conversa. memòria . entitat_botiga . botiga )
Proporcioneu més informació per emmagatzemar-la a la memòria, ja que més informació ofereix resultats més precisos:
conversa. predir ( entrada = 'Root ha fundat un negoci anomenat HJRS' ) 
Extreu informació del magatzem de memòria després d'afegir més informació sobre les entitats:
des de imprimir importar imprimirimprimir ( conversa. memòria . entitat_botiga . botiga )
La memòria té informació sobre diverses entitats com HJRS, Joe, LangChain i Root:
Ara extreu informació sobre una entitat específica mitjançant la consulta o el missatge definit a la variable d'entrada:
conversa. predir ( entrada = 'Què en saps de Root' ) 
Es tracta d'utilitzar la memòria de l'entitat mitjançant el marc LangChain.
Conclusió
Per utilitzar la memòria d'entitats a LangChain, només cal que instal·leu els mòduls necessaris per importar les biblioteques necessàries per crear models després de configurar l'entorn OpenAI. Després d'això, creeu el model LLM i emmagatzemeu les entitats a la memòria proporcionant informació sobre les entitats. L'usuari també pot extreure informació utilitzant aquestes entitats i construir aquestes memòries a les cadenes amb informació agitada sobre les entitats. Aquesta publicació ha explicat el procés d'ús de la memòria d'entitats a LangChain.