兰州网站建设100,个人备案网站放什么资料,昆明企业自助建站系统,app营销十大成功案例原文#xff1a;LangChain与大型语言模型(LLMs)应用基础教程:神奇的Agent-CSDN博客 LangChain是大型语言模型(LLM)的应用框架,LangChain可以直接与 OpenAI 的 text-davinci-003、gpt-3.5-turbo 模型以及 Hugging Face 的各种开源语言模如 Google 的 flan-t5等模型集成。通过使…原文LangChain与大型语言模型(LLMs)应用基础教程:神奇的Agent-CSDN博客 LangChain是大型语言模型(LLM)的应用框架,LangChain可以直接与 OpenAI 的 text-davinci-003、gpt-3.5-turbo 模型以及 Hugging Face 的各种开源语言模如 Google 的 flan-t5等模型集成。通过使用LangChain可以开发出更为强大和高效的LLM的各种应用。
今天我们就来实现一个神奇的功能,如何你是一个不会编程的小白那么只要你借助LangChain和ChatGPT,你也能成为一个优秀的数据分析师和预测专家。 我们要实现的功能是,让LangChain集成Openai的语言模型如text-davinci-003,然后创建一个代理(agent),最后我们通过语言指令,一步一步让agent完成数据的统计分析以及时间序列的预测正个过程而无需python代码。
查看苹果公司的股票数据
我们从雅虎网站上下载了苹果公司的股票价格数据数据中的ds为日期Close为当日的收盘价
import pandas as pd
import datetime
import os#加载苹果公司的股票数据
df pd.read_csv(./data/appl.csv)
df 定义Openai语言模型LLM,和代理agent
这里我们要定义一个openai的语言模型text-davinci-003的实例,然后再创建一个代理(agent)。代理就是帮我们做事情的小助手,我们只需要对其发号施令就可以了。
from langchain.agents import create_csv_agent
from langchain.llms import OpenAI,OpenAIChat#你申请的openai的api_key
os.environ[OPENAI_API_KEY] xxxxxxxxxx#定义openai的语言模型llm
llmOpenAI(model_nametext-davinci-003,temperature0)
#创建一个csv代理
agent create_csv_agent(llmllm,#语言模型path ./data/appl.csv, #数据路径verboseFalse)
使用语言指令来进行数据分析
我们可以通过agent.run方法来输入语言指令agent就会根据语言指令做相关的操作,并将最终结果展示出来 #调整横坐标格式,让其更加美观
agent.run(请画一下数据的趋势图,横坐标为ds,横坐标的label旋转30度) action 请画一下数据的趋势图,并在趋势图上叠加一个30天移动平均线,\
横坐标为ds,横坐标的label旋转30度agent.run(action) 详细查看agent的执行过程
如果你想查看agent的执行过程的细节那只需要在创建agent时将verbose参数设置为True即可。
agent create_csv_agent(llmOpenAI(temperature0),path./data/appl.csv, verboseTrue)agent.run(数据一共有多少行) action请画一下数据的趋势图,并在趋势图上叠加一个30天移动平均线,\
横坐标为ds,横坐标的label旋转30度agent.run(action) action请用prophet包预测一下未来7天每一天的Close值\
不是fbprophet并注明每一天的日期agent.run(action) 总结
今天我们学习了LangChain的agent功能它可以通过语言指令的方式执行各种数据分析、汇总、统计以及预测等功能如果你是一个不会编程的小白那可以尝试一下agent。