LangChain একটি এজেন্ট কি?

Langchain Ekati Ejenta Ki



ল্যাংচেইন ফ্রেমওয়ার্ক ভাষা মডেল ব্যবহার করে এমন অ্যাপ তৈরি করতে ব্যবহার করা হয়। LLM গুলি সাধারণ প্রতিক্রিয়া দেয়, তারা কোনও নির্দিষ্ট ক্ষেত্রকে লক্ষ্য করে না যখন LangChain-এর সবচেয়ে শক্তিশালী বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা এটি চেইন তৈরি করতে সরবরাহ করে যাতে ব্যবহারকারীরা একাধিক উপাদান একত্রিত করতে পারে এবং একটি একক সুসঙ্গত অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারে। ল্যাংচেইনের অনেক মডিউল, ডেটা সংযোগ, চেইন, এজেন্ট, মেমরি এবং কলব্যাক রয়েছে।

এই নিবন্ধে, আমরা সমস্ত সম্ভাব্য দিক থেকে LangChain এজেন্টদের নিয়ে আলোচনা করব

LangChain একটি এজেন্ট কি?

কিছু অ্যাপ্লিকেশনের জন্য শুধুমাত্র পূর্বনির্ধারিত চেইনের প্রয়োজন হয় না তবে তাদের একটি অজানা চেইন প্রয়োজন যা ব্যবহারকারীর ইনপুটের উপর নির্ভর করে। এই ধরনের ক্ষেত্রে, একটি আছে ' প্রতিনিধি ' যারা টুলটি অ্যাক্সেস করে এবং ব্যবহারকারীর ইনপুট অনুযায়ী কোন টুলটি প্রয়োজন এবং সে কি চাইছে তা নির্ধারণ করে। একটি টুলকিট মূলত টুলের একটি সেট যা একটি নির্দিষ্ট উদ্দেশ্য করতে প্রয়োজন হয় এবং একটি টুলকিটে 3-5টি টুল থাকে।







ল্যাংচেইন এজেন্টের প্রকারভেদ

দুটি প্রধান এজেন্ট আছে:



  • অ্যাকশন এজেন্ট
  • প্ল্যান-এবং এক্সিকিউট এজেন্ট

অ্যাকশন এজেন্ট: এই এজেন্টরা ধাপে ধাপে পদক্ষেপ নেওয়ার সিদ্ধান্ত নেয় প্রতিটি ধাপের মূল্যায়ন করে এবং তারপরে তা চালায় এবং পরবর্তীতে চলে যাই যদি আমরা এজেন্টের ছদ্ম-কোড নিয়ে আলোচনা করি যার মধ্যে কয়েকটি ধাপ রয়েছে।



  • ব্যবহারকারীর কাছ থেকে ইনপুট গৃহীত হয়।
  • এজেন্ট টুল এবং কি ধরনের টুল প্রয়োজন তা নির্ধারণ করে।
  • সেই টুলটিকে ইনপুট টুল দিয়ে ডাকা হয় এবং পর্যবেক্ষণ রেকর্ড করা হয়।
  • ইতিহাস টুল, পর্যবেক্ষণ টুল এবং ইনপুট টুল এজেন্টের কাছে ফেরত পাঠানো হয়।
  • এজেন্ট এই টুলটি ছেড়ে দেওয়ার সিদ্ধান্ত না নেওয়া পর্যন্ত প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করুন।

প্ল্যান-এন্ড-এক্সিকিউট এজেন্ট: এই এজেন্টগুলি প্রথমে একটি পদক্ষেপ নেওয়ার সিদ্ধান্ত নেয় এবং তারপরে সেই সমস্ত ক্রিয়া সম্পাদন করে।





  • ব্যবহারকারীর ইনপুট প্রাপ্ত হয়.
  • এজেন্ট কার্যকর করার জন্য সমস্ত পদক্ষেপ তালিকাভুক্ত করে।
  • নির্বাহক পদক্ষেপের তালিকার মধ্য দিয়ে যায়, সেগুলি সম্পাদন করে।

এজেন্ট সেট আপ

এজেন্ট সেট আপ করার আগে আপনাকে এর সর্বশেষ সংস্করণটি ইনস্টল করতে হবে পাইথন আপনার অপারেটিং সিস্টেম অনুযায়ী।

ধাপ 1: প্যাকেজ ইনস্টল করা
প্রথমত, আমাদের এর জন্য একটি পরিবেশ তৈরি করতে হবে আমাদের LangChain, google-search-results, এবং openai ইনস্টল করতে হবে “ পিপ 'আদেশ:



! পিপ ইনস্টল ল্যাংচেইন
! পিপ ইনস্টল গুগল-সার্চ-ফলাফল
! পিপ ইনস্টল openai

প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করা:

langchain.schema আমদানি SystemMessage থেকে
langchain.agents থেকে OpenAIFunctionsAgent, AgentExecutor আমদানি করুন
langchain.agents আমদানি টুল থেকে
langchain.chat_models থেকে ChatOpenAI আমদানি করুন
আবার আমদানি করুন
getpass থেকে getpass আমদানি করুন

ধাপ 2: আপনার গোপন API পান
একটি পরিবেশ সেট আপ করার পরে, এখন আপনাকে OpenAI প্ল্যাটফর্ম থেকে গোপন API কী পেতে হবে:

openai_api_key = getpass ( )
llm = ChatOpenAI ( openai_api_key =ওপেনাই_এপি_কি, তাপমাত্রা = 0 )

ধাপ 3: ইনিশিয়ালাইজিং টুল
এর পরে আসুন একটি টুল সংজ্ঞায়িত করি, একটি স্ট্রিং এর দৈর্ঘ্য পেতে সাধারণ পাইথন কোড লিখুন।

@ টুল
def get_word_string ( শব্দ: str ) - > int:
'' 'আমাকে একটি স্ট্রিংয়ের দৈর্ঘ্য দিন।' ''
ফিরে কেবল ( শব্দ )

টুলস = [ get_word_string ]

ধাপ 4: একটি প্রম্পট টেমপ্লেট তৈরি করুন
টুলটি সংজ্ঞায়িত করার পরে, এটি ব্যবহার করার জন্য একটি প্রম্পট টেমপ্লেট সেট আপ করুন 'OpenAIFunctionsAgent.create_prompt()' সহায়ক ফাংশন যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে টেমপ্লেট তৈরি করবে।

system_message = সিস্টেম মেসেজ ( বিষয়বস্তু = 'আপনি খুব শক্তিশালী সহকারী, কিন্তু স্ট্রিংয়ের দৈর্ঘ্য গণনা করতে খারাপ।' )
প্রম্পট = OpenAIFunctionsAgent.create_prompt ( সিস্টেম বার্তা =সিস্টেম_বার্তা )

ধাপ 5: এজেন্ট তৈরি করা
এখন আমরা সমস্ত টুকরো শেষ করতে পারি এবং নামক ফাংশন ব্যবহার করে একটি এজেন্ট তৈরি করতে পারি 'OpenAIFunctionsAgent()' .

agent = OpenAIFunctionsAgent ( এলএলএম =llm, টুলস = টুলস, শীঘ্র = প্রম্পট )

ধাপ 6: রানটাইম সেট আপ করা
আপনি যদি সফলভাবে কোনো এজেন্ট তৈরি করে থাকেন তাহলে এজেন্টের জন্য একটি রানটাইম তৈরি করুন, এর জন্য 'AgentExecutor' এজেন্টের জন্য রানটাইম হিসেবে ব্যবহৃত হয়।

agent_executor = AgentExecutor ( প্রতিনিধি = এজেন্ট, টুলস = টুলস, ভার্বোস =সত্য )

ধাপ 7: এজেন্ট পরীক্ষা
রানটাইম তৈরি করার পরে, এখন এজেন্ট পরীক্ষা করার সময়।

agent_executor.run ( 'এই স্ট্রিংটিতে কয়টি শব্দ আছে?' )

আপনি যদি ধাপ 2-এ API কী সংশোধন করতে সন্নিবেশ করেন, আপনি একটি প্রতিক্রিয়া পাবেন।

উপসংহার

এই নিবন্ধটি অনেক দিক থেকে চিত্রিত করা হয়েছে, প্রথমত এটি LangChain কী, এবং এটি কীভাবে কাজ করে তা প্রদর্শন করে, তারপর এটি LangChain-এর এজেন্টদের কাছে চলে যায় এবং LangChain-এ এজেন্টদের উদ্দেশ্য নিয়ে আলোচনা করে এবং দুটি প্রধান ধরনের এজেন্ট সম্পর্কে তথ্য ধারণ করে। 'অ্যাকশন এজেন্ট' এবং 'প্ল্যান-এন্ড-এক্সিকিউট এজেন্ট' LangChain-এ ব্যবহৃত হয় এবং শেষে কোড এক্সিকিউশন LangChain-এ একটি এজেন্ট স্থাপন করা হয়েছে