chain_3.py

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Data Scientist.: Dr.Eddy Giusepe Chirinos Isidro

Este script só funciona com langchain versão 0.0.142
Você pode tentar executar ele com uma versão mais recente.
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from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
# WE ARE NOW IMPORTING THE SEQUENTIAL CHAIN
from langchain.chains import SequentialChain

# Importar para respostas de streaming:
from langchain.callbacks.base import CallbackManager
from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler


from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv()) # read local .env file
#openai.api_key  = os.environ['OPENAI_API_KEY']


llm = OpenAI(streaming=True,
             callback_manager=CallbackManager([StreamingStdOutCallbackHandler()]),
             verbose=True, temperature=0
            )

# Para usar o LLMChain, primeiro criamos um modelo de prompt.
# DEFINIMOS TRÊS VARIÁVEIS DE ENTRADA: technology, tone, duração e 
expand_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["technology", "tone", "how long"],
    template="Escreva uma descrição de {how long} no tom de {tone} explicando a seguinte tecnologia: {technology}",
)

# We can now create a very simple chain that will take user input, format the prompt with it, and then send it to the LLM.
# WE DEFINE THE OUTPUT KEY AS text
expand_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=expand_prompt, output_key="text")

# Defina o prompt para a segunda cadeia:
review_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["text"],
    template="""Escreva uma resenha de quão bem escrito o texto a seguir está: {text}?
    Revisão do texto quanto à gramática, ortografia e tom:""",
)
# Defina a segunda chain:
review_chain = LLMChain(llm=llm,
                        prompt=review_prompt,
                        output_key="review"
                       )


multi_chain_multi_input_multi_output = SequentialChain(chains=[expand_chain, review_chain], verbose=False, input_variables=["technology", "tone", "how long"],  output_variables=["text", "review"])

# Execute a cadeia especificando apenas as variáveis de entrada COMO DICIONÁRIO.NO RUN METHOD THIS TIME
resp = multi_chain_multi_input_multi_output({"technology": "Docker", "tone": "Informal", "how long": "20 palavras como máximo"})