langchain를 사용하여 체인과 파서를 함께 사용합니다.

그러나, API 호출을 실제로 만드는 코드는 조금 이상합니다:

model_name = 'text-davinci-003'
temperature = 0.0
my_llm = OpenAI(model_name=model_name, temperature=temperature)
_input = prompt.format_prompt(query=joke_query)
output = my_llm(_input.to_string())
parser.parse(output)

이렇게하면 정확히 원하는 결과가 반환됩니다: Joke(setup='닭이 왜 길을 건넜을까요?', punchline='다른 곳으로 가기 위해서입니다!')

그러나 이 경우에는 Chains를 사용하지 않는 것이 이상한 것 같습니다.

다음과 같이 거의 유사한 결과를 얻을 수 있습니다:

chain = LLMChain(llm=my_llm, prompt=prompt)
chain.run(query=joke_query)

하지만 이렇게하면 원시적이고 구문 분석되지 않은 텍스트가 반환됩니다: '\n{setup: 닭이 왜 길을 건넜을까요?, punchline: 다른 곳으로 가기 위해서입니다!}'

Chain 클래스가 Parser를 완전히 활용하고 파싱된 객체를 반환하는 우선적인 방법이 있나요? LLMChain을 서브 클래스화하고 확장할 수도 있지만, 이미 이러한 기능이 존재하지 않을까 싶습니다.

답변 1

이것을 위해서 TransformChain을 사용할 수 있습니다!

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import LLMChain, TransformChain
from langchain.chains import SequentialChain
llm = ChatOpenAI(temperature=0.5)
llm_chain = LLMChain(
    prompt=prompt,
    llm=llm,
    output_key=json_string,
)
def parse_output(inputs: dict) -> dict:
    text = inputs[json_string]
    return {result: parser.parse(text)}
transform_chain = TransformChain(
    input_variables=[json_string],
    output_variables=[result],
    transform=parse_output
)
chain = SequentialChain(
    input_variables=[joke_query],
    output_variables=[result],
    chains=[llm_chain, transform_chain],
)
chain.run(query=Tell me a joke.)

답변 2

두 가지 기능인 Chain과 Parser를 함께 사용하는 방법은 langchain에서의 중요한 주제입니다. 이 기능들은 SEO에 매우 중요한 역할을 합니다. 이제 우리는 어떻게 Chain과 Parser를 함께 사용하여 SEO를 최적화할 수 있는지 알아볼 것입니다.
먼저, Chain은 langchain에서의 키워드 연결 작업을 촉진하는 강력한 도구입니다. 키워드 연결은 검색 엔진 최적화의 주요 요소 중 하나로, 글의 내용을 특정 키워드와 관련시키는 것입니다. Chain을 활용하면 파일, 문장 또는 단락에서 특정 키워드를 선택할 수 있습니다. 이렇게 선택한 키워드는 검색 엔진이 해당 키워드와 관련된 콘텐츠를 더욱 잘 인식할 수 있게 해줍니다. 따라서 Chain을 사용하여 글에 적절한 키워드를 삽입함으로써 검색 엔진에서의 노출성을 향상시킬 수 있습니다.
또한, Parser는 langchain에서 분석 기능을 수행하는 도구입니다. 이 기능은 글을 자동으로 분석하고 콘텐츠를 포함한 문법적인 구조를 이해합니다. 이를 통해 글을 효과적으로 분석하고 특정 단어나 구문을 인식하여 적절한 태그를 추가할 수 있습니다. Parser는 검색 엔진이 콘텐츠를 이해하는 데 도움을 주므로, SEO를 개선하는 데 큰 역할을 합니다.
Chain과 Parser를 함께 사용하는 것은 SEO-conscious한 글을 작성하는 데 이점이 있습니다. 키워드 연결을 강화하고 분석을 통해 콘텐츠를 최적화할 수 있기 때문입니다. 이로 인해 검색 엔진은 키워드와 관련된 콘텐츠를 더 잘 인식하고 검색 결과 페이지에서의 순위를 개선시키게 됩니다.
또한, 키워드 연결과 콘텐츠 최적화는 사용자들의 검색 의도와 일치하도록 도와줍니다. 사용자들은 특정 키워드로 검색을 하게 되는데, 이때 검색 결과 페이지에서 최상위에 위치한 글일수록 더 많은 유입을 얻을 수 있습니다. 따라서 사용자들의 요구에 부합하는 SEO-optimized한 글을 작성함으로써 사용자들의 검색 요청에 대답하는 글을 만들 수 있습니다.
마지막으로, 검색 엔진 최적화를 위해 키워드의 적절한 사용과 콘텐츠 구조의 최적화는 글의 가독성을 향상시킵니다. 키워드를 적절하게 사용하고 콘텐츠를 분석하여 구조적으로 태그를 추가함으로써, 사용자들은 필요한 정보를 더 빠르고 쉽게 찾을 수 있게 됩니다. 이는 사용자 경험을 개선하고 연속적인 방문률을 높이는 데에 도움이 됩니다.
요약하자면, Chain과 Parser는 langchain에서 함께 사용하여 SEO-conscious한 글을 작성하는 데에 큰 도움을 줍니다. 키워드 연결은 검색 엔진의 인식을 향상시키고 사용자의 요구에 부합하는 글을 제공합니다. 또한, 콘텐츠의 분석과 구조적인 최적화는 글의 가독성을 향상시키고 사용자 경험을 개선합니다. 이러한 이점을 활용하여 langchain에서의 글 작성을 더욱 효과적이고 검색 엔진 친화적으로 만들어보세요.