LangChain の HOW-TO EXAMPLES (3) - チェーン

from langchain import PromptTemplate, OpenAI, LLMChain

# テンプレートの準備
template = """Q: {question}

A: 一歩一歩考えてみましょう。"""

# プロンプトテンプレートの準備
prompt = PromptTemplate(
    template=template, 
    input_variables=["question"]
)

# LLMChainの準備
llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAI(temperature=0), 
    prompt=prompt, 
    verbose=True
)

# LLMChainの実行
question = "ギターを上達するには？"
print(llm_chain.predict(question=question))

> Entering new LLMChain chain...
Prompt after formatting:
Q: ギターを上達するには？

A: 一歩一歩考えてみましょう。

> Finished LLMChain chain.


1. ギターを楽しむこと。ギターを楽しむことが一番大切です。ギターを楽しむことで、楽しい時間を過ごすことができます。

2. 練習を積み重ねること。ギターを上達するには、毎日の練習が必要です。毎日少しずつでも、毎日の練習を積み重ねていくことが大切です。

3. 指先の動きを意識すること。ギターを上達するには、指先の動きを意識して練習することが大切です。指先

# テンプレートの準備
template = """{subject}を題材に{adjective}ポエムを書いてください。"""

# プロンプトテンプレートの準備
prompt = PromptTemplate(
    template=template, 
    input_variables=["adjective", "subject"]
)

# LLMChainの準備
llm_chain = LLMChain(
    prompt=prompt, 
    llm=OpenAI(temperature=0), 
    verbose=True
)

# LLMChainの実行
print(llm_chain.predict(adjective="かわいい", subject="猫"))

> Entering new LLMChain chain...
Prompt after formatting:
猫を題材にかわいいポエムを書いてください。

> Finished LLMChain chain.


猫は可愛くて、\nその瞳は宝石のように輝いている。\nその身体は柔らかく、
その触感は毛羽立った極上のもの。

猫はその優しい声で
私を慰めてくれる。
そのお腹を撫でると
その心が温かくなる。

猫は私の心を満たしてくれる、
そして私を守ってくれる。
そんな猫を愛している、
そしてそれを永遠に守りたい。

from langchain import OpenAI, LLMMathChain

# LLMの準備
llm = OpenAI(temperature=0)

# LLMMathChainの準備
llm_math = LLMMathChain(
　　　　llm=llm, 
　　　　verbose=True
)

# LLMMathChainの実行
print(llm_math.run("How many of the integers between 0 and 99 inclusive are divisible by 8?"))

> Entering new LLMMathChain chain...
How many of the integers between 0 and 99 inclusive are divisible by 8?

Answer: 12
> Finished LLMMathChain chain.
Answer: 12

from langchain.chains import PALChain
from langchain import OpenAI

# LLMの準備
llm = OpenAI(
    model_name='code-davinci-002', 
    temperature=0, 
    max_tokens=512)

# PALChainの準備
pal_chain = PALChain.from_math_prompt(
    llm, 
    verbose=True
)

# PALChainの実行
# (JanはMarciaの3倍のペットを飼っています。 MarciaはCindy より2匹多くペットを飼っています。シンディが4匹のペットを飼っている場合、3 人が飼っているペットの総数は?)
question = "Jan has three times the number of pets as Marcia. Marcia has two more pets than Cindy. If Cindy has four pets, how many total pets do the three have?"
print(pal_chain.run(question))

> Entering new PALChain chain...
def solution():
    """Jan has three times the number of pets as Marcia. Marcia has two more pets than Cindy. If Cindy has four pets, how many total pets do the three have?"""
    cindy_pets = 4
    marcia_pets = cindy_pets + 2
    jan_pets = marcia_pets * 3
    total_pets = cindy_pets + marcia_pets + jan_pets
    result = total_pets
    return result

> Finished PALChain chain.
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from langchain import OpenAI, SQLDatabase, SQLDatabaseChain

# SQLDatabaseの準備
db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///../../../notebooks/Chinook.db")

# LLMの準備
llm = OpenAI(temperature=0)

# SQLDatabaseChainの準備
db_chain = SQLDatabaseChain(llm=llm, database=db, verbose=True)

# SQLDatabaseChainの実行
# (従業員は何人ですか？)
print(db_chain.run("How many employees are there?"))

> Entering new chain...
How many employees are there?
SQLQuery: SELECT COUNT(*) FROM Employee
SQLResult: [(8,)]
Answer: 8
> Finished chain.
 8