探索MariTalk与LangChain的结合：提升文本处理智能化的新高度

引言

在人工智能的快速发展下，语言模型已经成为改变我们工作和生活的重要工具。特别是，当我们需要处理特定语言的文本时，诸如MariTalk这样的模型可以提供更为精准的帮助。本文将深入探讨如何将MariTalk与LangChain结合使用，以提升文本处理的智能化程度，适用于开发者和AI爱好者。

主要内容

什么是MariTalk？

MariTalk是由巴西公司Maritaca AI开发的一个语言助手，专为理解葡萄牙语而特别训练。这使其成为在葡萄牙语环境中工作的开发者的理想工具。结合LangChain，我们可以更方便地构建复杂的文本处理应用。

安装和设置

在开始使用MariTalk前，我们需要安装LangChain库及其相关依赖：

!pip install langchain langchain-core langchain-community httpx

接下来，获取API密钥，可以从 chat.maritaca.ai 的 “Chaves da API” 部分获取。

示例1：宠物名字建议

首先，我们定义一个语言模型ChatMaritalk，并配置您的API密钥。

from langchain_community.chat_models import ChatMaritalk
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts.chat import ChatPromptTemplate

llm = ChatMaritalk(
    model="sabia-2-medium",  # 可用模型：sabia-2-small和sabia-2-medium
    api_key="",  # 在此插入您的API密钥
    temperature=0.7,
    max_tokens=100,
)

output_parser = StrOutputParser()

chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        (
            "system",
            "You are an assistant specialized in suggesting pet names. Given the animal, you must suggest 4 names.",
        ),
        ("human", "I have a {animal}"),
    ]
)

chain = chat_prompt | llm | output_parser

response = chain.invoke({"animal": "dog"})
print(response)  # 应回答类似于 "1. Max\n2. Bella\n3. Charlie\n4. Rocky"

示例2：使用RAG和LLM的UNICAMP 2024入学考试问答系统

为了更复杂的任务，我们演示如何处理一个长文本文件，并从中提取答案。这个过程包括构建一个搜索引擎（如BM25）和求解链。

加载数据库

from langchain_community.document_loaders import OnlinePDFLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

loader = OnlinePDFLoader(
    "https://www.comvest.unicamp.br/wp-content/uploads/2023/10/31-2023-Dispoe-sobre-o-Vestibular-Unicamp-2024_com-retificacao.pdf"
)
data = loader.load()

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=500, chunk_overlap=100, separators=["\n", " ", ""]
)
texts = text_splitter.split_documents(data)

创建搜索引擎

from langchain_community.retrievers import BM25Retriever

retriever = BM25Retriever.from_documents(texts)

组合搜索系统与LLM

from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain

prompt = """Baseado nos seguintes documentos, responda a pergunta abaixo.

{context}

Pergunta: {query}
"""

qa_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("human", prompt)])

chain = load_qa_chain(llm, chain_type="stuff", verbose=True, prompt=qa_prompt)

query = "Qual o tempo máximo para realização da prova?"

docs = retriever.invoke(query)

chain.invoke(
    {"input_documents": docs, "query": query}
)  # 输出可能为: "O tempo máximo para realização da prova é de 5 horas."

代码示例

在本节中，我们已经提供了两个完整的代码示例。第一个为简单的宠物名字建议，第二个则是更复杂的问答系统。

常见问题和解决方案

问题1：API访问不稳定

某些地区的网络限制可能导致访问API不稳定。建议使用API代理服务以提高访问稳定性。

问题2：大型文件处理

在面对大型文档时，处理时可能会遇到超过令牌限制的情况。在这种情况下，使用分块技术和搜索引擎如BM25可以有效缓解这个问题。

总结与进一步学习资源

本文介绍了如何使用MariTalk与LangChain进行高效的语言处理。对于希望更深入研究和应用这些技术的读者，可以参考以下资源：

参考资料

LangChain Documentation
Maritaca AI Website

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