LangChain转换链：让数据处理更精准

转载 作者：撒哈拉 更新时间：2024-06-23 19:07:30 61 4

from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain, TransformChain, SimpleSequentialChain
from langchain_openai import OpenAI, ChatOpenAI

file_content = ""
with open("./file_data.txt", "r") as file:
    file_content = file.read()


# 定义转换函数，截取文章前8段，再替换部分字符串
def transform_func(data):
    text = data["input_text"]
    shortened_text = "\n".join(text.split("\n")[:7])
    transform_shortened_text: str = shortened_text.replace(
        "PVC", "PersistentVolumeClaim"
    ).replace("PV", "PersistentVolume")
    return {"output_text": transform_shortened_text}


# 定义转换链
transform_chain = TransformChain(
    input_variables=["input_text"],
    output_variables=["output_text"],
    transform=transform_func,
)

# 定义LLM
model = ChatOpenAI(
    model_name="gpt-3.5-turbo",
    openai_api_key="sk-xxxxxx",
    openai_api_base="https://api.302.ai/v1",
)

# 定义提示词模板 和 LLM链
prompt_template = """
请你对下面的文字进行总结:
{output_text}

总结:
"""

prompt = PromptTemplate(input_variables=["output_text"], template=prompt_template)
llm_chain = LLMChain(
    llm=model,
    prompt=prompt,
)


# 使用顺序链连接起来
final_chain = SimpleSequentialChain(chains=[transform_chain, llm_chain])
res = final_chain.run(file_content)
print(res)

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