Chainsを使ってChat GPT APIの仕組みをさわってみる

なぜやろうと思ったか

Chainsの理解をしてみようと思った。

そもそもChainsとは？

ModelとPromptを連結させてくれる。

やってみたこと

Promptでテンプレートを決めてその内容についてModelで回答を出してもらうことをやってみた。
本当は画面を作って、入力したものをPromptのテンプレートに渡して、回答を画面に出すまでやりたかったが
本筋の目標としては、langChainの内部処理の理解なので今回はやめた。
ひとまず数字の計算をしてみた。

import langchain
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

langchain.verbose = True

# Model を用意
chat = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)

# Prompt を用意
template = """
次の計算をしてください。

計算結果: {answer}
"""
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["answer"],
    template=template,
)

# Chain を作成してModelとPromptを連結
chain = LLMChain(llm=chat, prompt=prompt)

# 実行
result = chain.run("5*6")
print(result)

結果

とても単純だが、実際にコンソール画面に結果が出るのは気持ちよかった！
今後はもっと複雑なことをやっていく予定。

次の計算をしてください。

計算結果: 5*6


> Finished chain.
計算結果は30です。