『LangChainを使用してテキストから辞書を抽出する』

Extracting a dictionary from text using LangChain.

LangChainのOutputパーサーを利用して、物件リストのテキストをキーと値のペアとして保存するための深いダイブチュートリアル

Facebookのグループなどのウェブサイトで物件のリストを検索すると、スクロールして読むのに時間がかかります。

リストの情報を辞書にマッピングすると、効率的ではないでしょうか？例えば、異なるリストを収集し、価格や特徴を比較することができれば、そのアパートがお得かどうかを理解するのに役立ちます。

このチュートリアルでは、LangChainのOutputパーサーとChatGPTを使用して、リストのテキストから辞書を抽出します。さあ、始めましょう！

必要なもの

以下のPythonライブラリをインストールする必要があります：

• 「Artificial Narrow Intelligence（ANI）とは何ですか？」
• LLMOPS vs MLOPS AI開発における最良の選択肢を選ぶ
• 「Copy AI レビュー：最高のAIライティングツール？」

! pip install openai! pip install langchain! pip install python-dotenv

その後、パッケージをインポートできます：

import osimport openaifrom langchain.chat_models import ChatOpenAI

ChatGPTを使用するため、GPT-3.5モデルにアクセスするためのOpenAI APIキーが必要です。まず、OpenAIのプラットフォームにアクセスし、オプションから「View API Keys」をクリックします。その後、APIキーを作成し、コピーして.envファイルに以下の構文で貼り付けます：

OPENAI_API_KEY=your_api_key

your_api_keyの部分を自分のOpenAI APIキーで置き換えれば、ゲームを開始できます！

ステップ1：LangChainを使用したLLMコール

最初のステップは、ChatOpenAI LLMクラスを初期化することです。このコード行により、OpenAIエンドポイントが作成されます。

chat = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo",temperature=0.0)

このアプリケーションにはGPT-4よりも安価なGPT-3.5モデルを使用しています。パラメーターtemperatureは、ランダムな出力を避けるために0に固定されています。

ステップ2：プロンプトテンプレートの作成

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!