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Im Bereich großer Sprachmodelle und Chatbots hat sich das Antwort-Streaming zu einer beliebten Funktion entwickelt, die die Möglichkeit bietet, die Ausgabe Token für Token oder Wort für Wort zu laden. Ermöglicht Benutzern, die Ergebnisse des Chatbots während der Verarbeitung zu lesen. Wenn Sie beispielsweise eine Eingabeaufforderung in ChatGPT eingeben, werden die Wörter angezeigt als ChatGPT beginnt mit dem Streamen seiner Antwort an Sie über seine Weboberfläche.
Dies ist besonders bei umfangreichen Textgenerierungsaufgaben von Vorteil, bei denen die Datenmenge überwältigend sein kann. Dieser Artikel befasst sich mit den Feinheiten der Implementierung von Streaming mit LangChain für große Sprachmodelle und Chatbots, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung des ChatGPT-3.5-Turbo-Modells von OpenAI über das ChatOpenAI-Objekt von LangChain liegt.
Streaming ist in seiner einfachsten Form ein Prozess, der die Verarbeitung von Daten als stetigen und kontinuierlichen Strom ermöglicht. Dies steht im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung, bei denen alle Daten in den Speicher geladen werden müssen, bevor sie verarbeitet werden können. Die Vorteile von Streaming sind vielfältig, darunter eine verbesserte Effizienz, eine geringere Speichernutzung und die Möglichkeit, große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten.
ChatGPT-Antwort-Streaming
Für grundlegende Anwendungsfälle kann die Implementierung des Antwortstreamings unkompliziert sein. Allerdings steigt die Komplexität bei der Integration von LangChain und Agenten oder beim Streamen von Daten von einem Agenten an eine API. Dies liegt an der zusätzlichen Logikebene, die ein Agent rund um das Sprachmodell hinzufügt.
In LangChain kann Streaming mithilfe von zwei Parametern aktiviert werden Initialisierung des Sprachmodells: „Streaming“ und „Rückrufe“. Der Parameter „streaming“ aktiviert das Streaming, während der Parameter „callbacks“ den Streaming-Prozess verwaltet. Der Streaming-Prozess kann überwacht werden, indem die Ausgabe jedes neu generierten Tokens beobachtet wird. Sehen Sie sich das hervorragende Video unten an, das von erstellt wurde James Briggs Er bietet eine fantastische Einführung und einen Ausgangspunkt, der Ihnen hilft, es in kürzester Zeit in der Produktion einzusetzen FastAPI.
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Bei Verwendung eines Agenten in LangChain gibt der Agent die Ausgabe des Sprachmodells in einem JSON-Format zurück. Diese Ausgabe kann zum Extrahieren von Tools oder endgültigen Antworten verwendet werden. LangChain verfügt über einen integrierten Callback-Handler zur Ausgabe der endgültigen Antwort eines Agenten. Für mehr Flexibilität kann jedoch auch ein benutzerdefinierter Callback-Handler verwendet werden.
Der benutzerdefinierte Callback-Handler kann so eingestellt werden, dass er mit dem Streaming beginnt, sobald der letzte Antwortabschnitt erreicht ist. Dies bietet eine detailliertere Kontrolle über den Streaming-Prozess und ermöglicht es Entwicklern, die Streaming-Ausgabe an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen.
Um Streaming mit einer API zu implementieren, ist ein Streaming-Antwortobjekt erforderlich. Dies erfordert die gleichzeitige Ausführung der Agentenlogik und der Schleife zum Weiterleiten von Token über die API. Dies kann durch die Verwendung asynchroner Funktionen und die Erstellung eines Generators erreicht werden, der die Agentenlogik im Hintergrund ausführt, während die Token über die API weitergeleitet werden.
Der benutzerdefinierte Callback-Handler kann so geändert werden, dass er beim Streaming nur den gewünschten Teil der Ausgabe des Agenten zurückgibt. Dies ermöglicht eine gezieltere Streaming-Ausgabe und reduziert die Menge unnötiger Daten, die gestreamt werden.
Allerdings ist die Implementierung von Streaming mit LangChain und Agenten nicht ohne Herausforderungen. Möglicherweise sind zusätzliche Tests und Logik erforderlich, um Fälle zu behandeln, in denen der Agent nicht die erwartete Ausgabe generiert. Dies kann die Erstellung einer benutzerdefinierten Fehlerbehandlungslogik oder die Implementierung zusätzlicher Prüfungen umfassen, um sicherzustellen, dass die Ausgabe den Erwartungen entspricht.
Die Implementierung des Antwortstreamings mit LangChain für große Sprachmodelle und Chatbots ist ein komplexer, aber lohnender Prozess. Es bietet zahlreiche Vorteile, darunter verbesserte Effizienz, geringere Speichernutzung und die Möglichkeit, große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten. Es stellt jedoch auch Herausforderungen dar, insbesondere bei der Integration von LangChain und Agenten oder beim Streamen von Daten von einem Agenten an eine API. Mit sorgfältiger Planung und Tests können diese Herausforderungen gemeistert werden, was zu einer robusten und effizienten Streaming-Implementierung führt.
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