langchoice

pypi : https://pypi.org/project/langchoice

? langchoice에 대해

switch-case , 그러나 자유 형식 문장 용. 비슷한 문장에 대한 if-then-else 의 한 라이너.

Langchoice 라이브러리를 사용하면 자연 언어 문장을 통해 구조화 된 프로그램을 조절할 수 있습니다. 문장 일치 연산자를 반복해서 구현하지 않고 사용자 입력을 통해 조건부 흐름을 쉽게 정의 할 수 있습니다.

? 설치

 pip install langchoice

? 시작하기

트리거 된 들어오는 사용자 메시지가 다음 ( 인사말 , 정치 ) 주제 중 하나에 속하는지 여부를 감지하고 싶다고 가정 해 봅시다. langchoice 사용하여 몇 줄로이를 수행하십시오.

먼저 각 주제 범주 (메시지 그룹)를 정의하는 문자 메시지를 정의하십시오.

 triggers = 
'''
greeting:
    - hello
    - hi
    - what's up?

politics:
    - what are your political beliefs?
    - thoughts on the president?
    - left wing
    - right wing
'''

1. LangStore 데이터 컨테이너를 설정하십시오.

 data = yaml . safe_load ( triggers )
S = LangStore ( data )

2. 사용자 메시지를받을 때 user_msg 는 주제와 일치합니다!

 match S . match ( user_msg , threshold = 1.2 , debug = True ): 
    case 'greeting' , _ : #user_msg matches the greeting message cluster
        say_hello ()
    case 'politics' , _ : #user_msg matches the politics message cluster
        change_topic ()
    case x :
        print ( x )
        print ( f'No defined triggers detected. Ask an LLM for response.' )

각 주제에서 문장을 추가하거나 제거하거나 새로운 주제를 소개합니다. 비행기에서 작동합니다!

여러 매칭 모드를 지원합니다.

• S.match 가장 가까운 메시지의 주제를 반환합니다.
• S.match_centroid 사용하여 가장 가까운 주제 중심을 찾으십시오.
• (선택 사항) 주제 무관 사례에 대한 임계 값을 제공합니다.
  • S.match 가장 가까운 주제 거리가 임계 값보다 큰 경우 None 반환합니다.

디버그 등!

• debug=True 및 debug_k=5 to를 사용하십시오
  • user_msg 의 거리를 다른 주제로 표시합니다.
  • 각 메시지 그룹의 매치 점수를 얻어 잘못된 내용을 디버깅하십시오.

곧 올 것입니다!

• 구축 된 어설 션에서는 실행이 예상되는 주제 / 그룹과 일치하지 않으면 실패합니다.

• 쿼리 평가 세트에 대해 사전 지정된 메시지 그룹의 임계 값을 자동으로 계산합니다.
• 메시지 클러스터를 더 잘 분리하기 위한 미세 조정.

메시지 기반 라우팅으로 대화 흐름을 구현하십시오

Langchoice 패키지를 사용하면 제어 된 챗봇 흐름을 만들고 가드 레일을 매우 빠르게 구축 할 수 있습니다.

주요 동기는 봇을 설계 할 때 사용자가 최대 제어를하도록하는 것입니다.

• 주문형 메시지 추가/업데이트
• 사용자 메시지를 소유자 상태 또는 모듈로 라우팅하십시오
• 대화 흐름에 대한 통제력을 잃어버린 능력을 잃지 않고
• LLM 체인이 아닌 대화를 구축하십시오!

예제 아래 판매 리드 필터링 및 약속 예약 봇을 확인하십시오.

로드맵

• 일치 변형
  • 하이브리드 매치 - 매치 Regex를 개별적으로
  • 로컬 S.match (상태 태그 기반)
  • 일치 유형 = '항목'(기본값) | 타입 = '그룹'(중심) | ...
• 하부 문장 인코더를 전환 할 수 있습니다
• 주제 및 관련없는 메시지를 기반으로 한 미세 조정

작가

Nishant Sinha, 창립자, 컨설팅 과학자, Offnote Labs.

생성 AI 진화 및 응용 프로그램에 대한 통찰력은 LinkedIn을 따르고 Substack에서 기사를 읽으십시오.