Как активировать многословие в Langchain ⇐ Python
-
Anonymous
Как активировать многословие в Langchain
Я использую Langchain 0.0.345. Я не могу получить подробное описание того, что происходит под капотом, используя подход LCEL к построению цепочки.
У меня есть этот код:
из langchain.chat_models импортировать ChatOpenAI из langchain.prompts импорт ChatPromptTemplate из langchain.schema.output_parser импортировать StrOutputParser из langchain.globals импортируйте set_verbose set_verbose (Истина) Prompt = ChatPromptTemplate.from_template("расскажи мне анекдот на тему {topic}") модель = ЧатOpenAI() вывод_парсер = StrOutputParser() цепочка = подсказка | модель | выходной_парсер Chain.invoke({"topic": "мороженое"}) Согласно документации, использование set_verbose — это способ получить подробный вывод, показывающий промежуточные шаги, сборки подсказок и т. д. Но вывод этого скрипта представляет собой просто строку без каких-либо промежуточных шагов. На самом деле модуль langchain.globals даже не упоминается в документации API.
Я также пробовал установить параметр verbose=True при создании модели, но он тоже не работает. Раньше это работало с предыдущим подходом к построению классов и т. д.
Как рекомендуется и текущий подход регистрировать выходные данные, чтобы вы могли понять, что происходит?
Спасибо!
Я использую Langchain 0.0.345. Я не могу получить подробное описание того, что происходит под капотом, используя подход LCEL к построению цепочки.
У меня есть этот код:
из langchain.chat_models импортировать ChatOpenAI из langchain.prompts импорт ChatPromptTemplate из langchain.schema.output_parser импортировать StrOutputParser из langchain.globals импортируйте set_verbose set_verbose (Истина) Prompt = ChatPromptTemplate.from_template("расскажи мне анекдот на тему {topic}") модель = ЧатOpenAI() вывод_парсер = StrOutputParser() цепочка = подсказка | модель | выходной_парсер Chain.invoke({"topic": "мороженое"}) Согласно документации, использование set_verbose — это способ получить подробный вывод, показывающий промежуточные шаги, сборки подсказок и т. д. Но вывод этого скрипта представляет собой просто строку без каких-либо промежуточных шагов. На самом деле модуль langchain.globals даже не упоминается в документации API.
Я также пробовал установить параметр verbose=True при создании модели, но он тоже не работает. Раньше это работало с предыдущим подходом к построению классов и т. д.
Как рекомендуется и текущий подход регистрировать выходные данные, чтобы вы могли понять, что происходит?
Спасибо!
