chatlab

chatlab

การทดลองแชทง่ายขึ้น

-

Chatlab เป็นแพ็คเกจ Python ที่ทำให้ง่ายต่อการทดสอบกับโมเดลแชทของ OpenAI มันมีอินเทอร์เฟซง่ายๆสำหรับการแชทกับโมเดลและวิธีการลงทะเบียนฟังก์ชั่นที่สามารถเรียกได้จากโมเดลแชท

ยังดีที่สุดมันมีการโต้ตอบในสมุดบันทึก!

สมุดบันทึกที่จะเริ่มต้นด้วย

• เรียนรู้พื้นฐาน
• แนะนำและแสดงภาพจานสี
• รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับฟังก์ชันรีจิสทรี
• การสร้างกราฟความรู้ด้วย pydantic
• การเรียกฟังก์ชันคู่ขนานโดยตรง
• ปล่อยให้แบบจำลองทำวิทยาศาสตร์ข้อมูลบางอย่าง

การแนะนำ

 import chatlab
import random

def flip_a_coin ():
    '''Returns heads or tails'''
    return random . choice ([ 'heads' , 'tails' ])

chat = chatlab . Chat ()
chat . register ( flip_a_coin )

await chat ( "Please flip a coin for me" )

- วิ่ง `flip_a_coin '

ป้อนข้อมูล:

{}

เอาท์พุท:

 " tails " 

It landed on tails!

ในโน้ตบุ๊กข้อความจะสตรีมลงในเอาต์พุต markdown และฟังก์ชั่นอินพุตและเอาต์พุตเป็นจอแสดงผลที่สามารถยุบได้ดีเช่นกับปลั๊กอิน ChatGPT

TODO: รวม GIF/MP4 ของการดำเนินการนี้

การติดตั้ง

pip install chatlab

การกำหนดค่า

คุณจะต้องตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อม OPENAI_API_KEY ของคุณ คุณสามารถค้นหาคีย์ API ของคุณได้ในหน้าบัญชี OpenAI ของคุณ ฉันขอแนะนำให้ตั้งค่าในไฟล์ .env เมื่อทำงานในเครื่อง

ในสภาพแวดล้อมสมุดบันทึกที่โฮสต์ตั้งค่าไว้ในความลับของคุณเพื่อให้ปลอดภัยจากการแอบมองตา LLM

Chat จะช่วยให้ คุณ ทำอะไรได้บ้าง?

Chat S Take It Next Level เป็นฟังก์ ชั่นการแชท คุณทำได้

• ประกาศฟังก์ชั่น
• ลงทะเบียนฟังก์ชั่นใน Chat ของคุณ
• ดูเป็นโมเดลแชทเรียกฟังก์ชั่นของคุณ!

คุณอาจจำพฤติกรรมประเภทนี้ได้จากปลั๊กอิน CHATGPT ตอนนี้คุณสามารถนำสิ่งนี้ไปใช้เพิ่มเติมด้วยรหัสที่กำหนดเองของคุณเอง

ตัวอย่างเช่นขอให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่มีความสามารถในการบอกเวลา

 from datetime import datetime
from pytz import timezone , all_timezones , utc
from typing import Optional
from pydantic import BaseModel

def what_time ( tz : Optional [ str ] = None ):
    '''Current time, defaulting to UTC'''
    if tz is None :
        pass
    elif tz in all_timezones :
        tz = timezone ( tz )
    else :
        return 'Invalid timezone'

    return datetime . now ( tz ). strftime ( '%I:%M %p' )

class WhatTime ( BaseModel ):
    tz : Optional [ str ] = None

มาทำลายสิ่งนี้กันเถอะ

what_time คือฟังก์ชั่นที่เราจะให้การเข้าถึง เอกสารของมันเป็น description สำหรับโมเดลในขณะที่สคีมามาจาก pydantic BaseModel เรียกว่า WhatTime

 import chatlab

chat = chatlab . Chat ()

# Register our function
chat . register ( what_time , WhatTime )

หลังจากนั้นเราสามารถเรียก chat กับสตริงโดยตรง (ซึ่งกลายเป็นข้อความผู้ใช้) หรือใช้ผู้สร้างข้อความง่าย ๆ จาก chatlab ชื่อ user และ system

 await chat ( "What time is it?" )

- วิ่ง `what_time '

ป้อนข้อมูล:

{}

เอาท์พุท:

 " 11:19 AM " 

The current time is 11:19 AM.

ส่วนต่อประสาน

การส่งออกแพ็คเกจ chatlab

Chat

คลาส Chat เป็นวิธีหลักในการแชทโดยใช้โมเดลของ Openai มันรักษาประวัติการแชทของคุณใน Chat.messages

Chat.submit

submit เป็นวิธีที่คุณส่งข้อความที่สร้างขึ้นทั้งหมดไปยัง OpenAI เอาท์พุท Markdown จะแสดงการตอบสนองจาก assistant

 await chat . submit ( 'What would a parent who says "I have to play zone defense" mean? ' )
# Markdown response inline
chat . messages 

 [ { 'role' : 'user' ,
  'content' : 'What does a parent of three kids mean by "I have to play zone defense"?' } ,
 { 'role' : 'assistant' ,
  'content' : 'When a parent of three kids says "I have to play zone defense," it means that they...

Chat.register

คุณสามารถลงทะเบียนฟังก์ชั่นด้วย Chat.register เพื่อให้สามารถใช้งานได้กับรูปแบบการแชท เอกสารของฟังก์ชั่นกลายเป็นคำอธิบายของฟังก์ชั่นในขณะที่สคีมานั้นได้มาจาก pydantic.BaseModel ที่ผ่านเข้ามา

 from pydantic import BaseModel

class WhatTime ( BaseModel ):
    tz : Optional [ str ] = None

def what_time ( tz : Optional [ str ] = None ):
    '''Current time, defaulting to UTC'''
    if tz is None :
        pass
    elif tz in all_timezones :
        tz = timezone ( tz )
    else :
        return 'Invalid timezone'

    return datetime . now ( tz ). strftime ( '%I:%M %p' )

chat . register ( what_time , WhatTime )

Chat.messages

ข้อความดิบที่ส่งและรับไปยัง OpenAI หากคุณมีขีด จำกัด โทเค็นคุณสามารถลบข้อความเก่าออกจากรายการเพื่อให้มีที่ว่างสำหรับข้อมูลเพิ่มเติม

 chat . messages = chat . messages [ - 100 :]

การส่งข้อความ

human / user

ฟังก์ชั่นเหล่านี้สร้างข้อความจากผู้ใช้ไปยังรูปแบบการแชท

 from chatlab import human

human ( "How are you?" )

{ "role" : " user " , "content" : " How are you? " }

narrate / system

ข้อความ system หรือที่เรียกว่า narrate in chatlab ช่วยให้คุณสามารถคัดท้ายโมเดลในทิศทาง คุณสามารถใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อให้บริบทโดยไม่ต้องเห็นโดยผู้ใช้ การใช้งานทั่วไปอย่างหนึ่งคือการรวมไว้เป็นบริบทเริ่มต้นสำหรับการสนทนา

 from chatlab import narrate

narrate ( "You are a large bird" )

{ "role" : " system " , "content" : " You are a large bird " }

การพัฒนา

โครงการนี้ใช้บทกวีสำหรับการจัดการการพึ่งพา ในการเริ่มต้นใช้งานโคลน repo และเรียกใช้

poetry install -E dev -E test

เราใช้ ruff และ mypy

การบริจาค

ยินดีต้อนรับคำขอดึง สำหรับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่โปรดเปิดปัญหาก่อนเพื่อหารือเกี่ยวกับสิ่งที่คุณต้องการเปลี่ยนแปลง