自我检查链使用指南
概述
本指南展示了如何使用 LLMCheckerChain 来验证和校正由大型语言模型（LLM）生成的文本。
代码示例
from langchain.chains import LLMCheckerChain # 导入 LLMCheckerChain 类
from langchain_openai import OpenAI # 导入 OpenAI 类# 初始化 OpenAI 的 LLM 实例，设置温度为 0.7，表示输出具有一定的随机性
llm = OpenAI(temperature=0.7)# 提供文本，询问哪种哺乳动物产下最大的蛋
text = "什么类型的哺乳动物产下最大的蛋？"# 从 LLM 实例创建 LLMCheckerChain 实例，设置 verbose 为 True 以输出更多运行时信息
checker_chain = LLMCheckerChain.from_llm(llm, verbose=True)# 调用 checker_chain 执行文本检查任务
checker_chain.invoke(text)
总结
本指南介绍了如何使用 LLMCheckerChain 对由 LLM 生成的文本进行自我检查和校正。通过设置不同的参数，可以调整输出结果的随机性，并获取更多运行时的详细信息。
扩展知识点：
- LLM (Large Language Models): 大型语言模型，能够生成和理解自然语言文本。
- LLMCheckerChain: 用于检查和校正 LLM 生成文本的链式结构。
- OpenAI API: 提供访问 OpenAI 提供的各种 AI 模型的接口，包括文本生成模型。
- LangChain: 一个用于构建 AI 驱动的应用程序的 Python 库，支持多种 AI 模型和功能。
- Temperature: 在 LLM 中，温度参数用于控制输出结果的随机性。较高的温度值会增加结果的多样性，而较低的温度值会使得结果更加确定。
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