LangChain补充七：Hub和LangSmith入门

news/2024/9/24 5:33:22/文章来源:https://www.cnblogs.com/ssyfj/p/18330612

一：Hub简介

https://blog.csdn.net/DEVELOPERAA/article/details/139983286

（一）简介

1.早期

最开始的LangChainHub，类似于github一样，可以理解为LangChain 工具包 或者说 组件中心，里面提供了高质量的组件方便开发者使用。确确实实是一个分享和探索Prompt、链 和Agent的地方。
比如，我们要基于reAct机制实现一个Agent，如果自己写一堆Prompt（提示词）那就太费劲了。此时，在LangChainHub就有许多现成可用的Prompt模板，使用简单又省事，所以LangChainHub迅速流行开。

2.现在

后来LangChainHub被放到了LangSmith里，早期的时候LangChainHub有Prompt、Chain、Agent，现在也只有Prompt。

3.原因

  • 可能是后续为了商业化，将常用的prompt模板放入了LangSmith中，后续LangSmith是有各种付费计划
  • 聚焦于Prompt，毕竟Prompt比较独立 而且易于交付。而Chains 和 Agents 相对来说，交付难度高一些，变动性也低，所以官方直接将 Chains 和 Agents 沉淀到自己的核心库里，这样也能保证Chains 和 Agents 的质量，保证自己的口碑。

（二）Hub实例分析：这里以react代理的模板

要实现一个reAct机制，如果我们自己写提示词，太复杂了，现有的模板
https://smith.langchain.com/hub/hwchase17/react
告诉LLM，它可以使用一堆什么格式的工具，然后先推理，选择合适的工具，执行之后，进行观察，观察完了之后，继续推理，如果有答案了，就回复用户。
使用方法：
from langchain import hub
prompt = hub.pull("hwchase17/react")

案例见：LangChain补充四：Agent知识点和案例补充

（三）进行提示语版本管理

langsmith在hub上提供以下实用功能：
  1. 编辑提示语及提示语版本
  2. 类似Playground的提示语运行环境
  3. 在应用中加载提示语
  4. 与他人共享提示语
上面的这些prompt，比如：https://smith.langchain.com/hub/hwchase17/react都是public，公开
我们可以创建自己的prompt使用，并且可以分版本号使用
from langchain import hub
prompt = hub.pull("study")
可以拉取自己的prompt使用

二：LangSmith简介

https://docs.smith.langchain.com/
https://langchain114.com/docs/langsmith/walkthrough/
https://blog.csdn.net/FrenzyTechAI/article/details/132695264

（一）简介

https://langchain114.com/docs/langsmith/walkthrough/
LangChain 使得原型设计大型语言模型（LLM）应用程序和代理变得容易。
然而，将 LLM 应用程序交付到生产环境可能会异常困难。
可能需要大量定制和迭代prompt、chain和其他组件，以创建高质量的产品。
为了帮助这个过程，推出了 LangSmith，一个统一的平台，用于调试、测试和监控LLM 应用程序。

（二）简单使用

https://www.alang.ai/langchain/101/lc09

1.进入官网：https://smith.langchain.com/，创建一个 API 密钥，添加环境变量

  • 获取API密钥
  • 设置环境变量
LANGCHAIN_TRACING_V2：设置为true让 LangChain 记录追踪信息
LANGCHAIN_PROJECT：设置环境变量来告诉 LangChain 记录到哪个项目（如果这个变量没有设置，运行将被记录到 default 项目）。 这会自动为你创建项目（如果它不存在的话）。
LANGCHAIN_ENDPOINT：设置langsmith地址，https://api.smith.langchain.com
LANGCHAIN_API_KEY：设置API密钥，langsmith的密钥，不同于openAI的key

2.记录运行日志

设置完环境变量后，正常执行langchain代码，会自动在langsmith创建project
from langchain_openai import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI()llm.invoke("what's generative ai?")
点击可以查看输入输出和token花费

3.记录复杂运行日志

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthroughllm = ChatOpenAI()prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", "You are world class technical documentation writer."),("user", "{input}")
])translate_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", "Translate to simplified Chinese."),("user", "{input}")
])output_parser = StrOutputParser()chain = prompt | llm | output_parser \| {"input": RunnablePassthrough()} \| translate_prompt | llm | output_parseroutput = chain.invoke({"input": "what's generative ai?"})
可以看到调用链！

（三）在数据集上运行评估

https://blog.csdn.net/qq839019311/article/details/139198336
https://docs.smith.langchain.com/old/evaluation/quickstart
LangSmith 集成了 LangChain 的评估功能，为我们提供了一个系统化的 AI 调用链评估工具。主要包括以下几步：
  1. 在 LangSmith 创建数据集
  2. 开发一个 AI 应用的调用链（即业务逻辑）
  3. 在数据集上运行评估
  4. 在 LangSmith 界面查看评估结果
#包含input输入的数据和output输出的对应标签
examples = [{"comment": "这家酒店环境很好,交通便利,服务员非常友好,下次还会来!","reviews": "好评"},{"comment": "房间虽小但很干净整洁,性价比很高,下次还会选择这里。","reviews": "好评"},{"comment": "酒店的游泳池和健身房设施一流,住宿体验非常棒,下次有机会一定再来。","reviews": "好评"},{"comment": "早餐种类很丰富,味道也不错,服务态度很好,对得起这个价格。","reviews": "好评"},{"comment": "酒店位置非常优越,临近著名景点,出行非常方便,下次有机会一定会再入住。","reviews": "好评"},{"comment": "房间设施有些陈旧,卫生情况一般,不太符合我的预期,下次不会再选择这里。","reviews": "差评"},{"comment": "服务员的态度不太友好,办理入住和退房的效率也比较低下,不太满意。","reviews": "差评"},{"comment": "酒店停车场收费很高,且位置不太好找,感觉性价比不太高,不会再来了。","reviews": "差评"},{"comment": "房间隔音效果很差,能听到走廊和邻居的声音,影响睡眠质量,希望能够改进。","reviews": "差评"},{"comment": "酒店餐厅的菜品种类和口味都一般,性价比不高,下次不会再选择这里。","reviews": "差评"}
]

1.在LangSmith创建数据集

from langsmith import Clientinputs=[]
outputs=[]
for example in examples:inputs.append({'comment':example['comment']})outputs.append({'reviews':example['reviews']})#创建数据集
client = Client()
dataset_name = "Hotel Reviews Dataset"
dateset = client.create_dataset(dataset_name,description="Hotel reviews dataset for comment and query")
client.create_examples(dataset_id=dateset.id,inputs=inputs,outputs=outputs)

2.开发一个 AI 应用的调用链

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system","请分析下面的用户评论，并确定它是积极还是消极。如果是积极，用“好评”回答，如果是消极，用“差评”回答。"),("human","{comment}"),
])
chain = prompt | llm | StrOutputParser()
测试调用链
res = chain.invoke(input={"comment":"这家酒店环境很好,交通便利,服务员非常友好,下次还会来!"})

3.配置评估器（可以自定义，也可以使用现成的）

@run_evaluator
def correct_label(run, example) -> EvaluationResult:prediction = run.outputs.get("output") or ""    #调用链返回的预测值required = example.outputs.get("reviews") or "" #数据集中的标签score = prediction == requiredreturn {"score": int(score), "key": "correct_label"}eval_config = RunEvalConfig(custom_evaluators=[correct_label],  # 自定义评估器#evaluators参数配置现有的
)dataset_name = "Hotel Reviews Dataset"
client = Client()client.run_on_dataset(dataset_name=dataset_name,llm_or_chain_factory=chain,evaluation=eval_config,verbose=True,project_name="Hotel Reviews Project",project_metadata={"version": "1.0.0"},
)
可以发现输出结果跟预期不一致（期望输出“差评”，实际输出“差评。”），因此需要prompt优化
请分析下面的用户评论，并确定它是积极还是消极。如果是积极，只需要回答“好评”两字，如果是消极，只需要回答“差评”两字。

4.查看评估结果

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.smith import RunEvalConfig, run_on_dataset
from langsmith.evaluation import EvaluationResult, run_evaluator
from langsmith import Clientllm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system","请分析下面的用户评论，并确定它是积极还是消极。如果是积极，只需要回答“好评”两字，如果是消极，只需要回答“差评”两字。"),("human","{comment}"),
])
chain = prompt | llm | StrOutputParser()@run_evaluator
def correct_label(run, example) -> EvaluationResult:prediction = run.outputs.get("output") or ""    #调用链返回的预测值required = example.outputs.get("reviews") or "" #数据集中的标签score = prediction == requiredreturn {"score": int(score), "key": "correct_label"}eval_config = RunEvalConfig(custom_evaluators=[correct_label],  # 自定义评估器
)dataset_name = "Hotel Reviews Dataset"
client = Client()client.run_on_dataset(dataset_name=dataset_name,llm_or_chain_factory=chain,evaluation=eval_config,verbose=True,project_name="Hotel Reviews Project 02",project_metadata={"version": "1.0.0"},
)
注意：如果第二次对同一个数据集评估，会出现session重复问题，修改project_name即可

（四）LangSmith在微调中的作用

LLM 学习新知识有两种主要方式：权重更新和提示。权重更新可以通过预训练或微调来实现，而提示则可以通过检索增强生成（RAG）等方式来实现。模型的权重类似于长期记忆，而提示则类似于短期记忆。

LangSmith在微调中的作用：数据集收集/清理和评估

 

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