Chatbot開發三劍客：LLAMA、LangChain和Python
聊天機器人（Chatbot）開發是一項充滿挑戰的復雜任務，需要綜合運用多種技術和工具。在這一領域中，LLAMA、LangChain和Python的聯合形成了一個強大的組合，為Chatbot的設計和實現提供了卓越支持。
首先，LLAMA是一款強大的自然語言處理工具，具備先進的語義理解和對話管理功能。它有助于Chatbot更好地理解用戶意圖，并根據上下文進行智能響應。LLAMA的高度可定制性使得開發者可以根據實際需求靈活調整Chatbot的語言處理能力。
LangChain作為一個全棧語言技術平臺，為Chatbot提供了豐富的開發資源。它整合了多種語言技術，包括語音識別、文本處理和機器翻譯，為Chatbot的多模態交互提供全面支持。LangChain的強大功能使得開發者能夠輕松構建復雜而靈活的Chatbot系統。
Python作為一種通用編程語言，是Chatbot開發的理想選擇。其簡潔而強大的語法使得開發過程更加高效，而豐富的第三方庫和生態系統為Chatbot開發提供了廣泛的工具和資源。Python的跨平臺性也使得Chatbot能夠在不同環境中運行，實現更廣泛的應用。
Chatbot開發離不開大型語言模型（LLM），LLM是一種以其實現通用語言理解和生成能力而備受關注的語言模型。LLM通過使用大量數據在訓練期間學習數十億個參數，并在訓練和運行過程中消耗大量計算資源來獲得這些能力。
讓我們使用Langchain、llama和Python構建一個簡單的聊天機器人！
在這個簡單的項目中，我想創建一個關于HIV/AIDS特定主題的聊天機器人。這意味著我們發送給聊天機器人的消息，聊天機器人將嘗試根據主題和消息之間的關聯進行回答。但在此之前，我們必須安裝和下載一些必要的組件：
1、大型語言模型
我使用的是從Hugging Face下載的META AI的LLAMA 2。
2、Langchain
用于開發由語言模型驅動的應用程序的框架
pip install langchain3、安裝Llama-cpp-python
llama.cpp庫的Python實現（我嘗試使用最新的llama.cpp版本，但它不起作用，所以我建議使用0.1.78穩定版本，并確保安裝了C++編譯器）。
pip install llama-cpp-pythnotallow==0.1.784、導入庫
from langchain.prompts importPromptTemplate
from langchain.llms importLlamaCpp
from langchain.callbacks.manager importCallbackManager
from langchain.callbacks.streaming_stdout import(
StreamingStdOutCallbackHandler
)PromptTemplate：負責創建PromptValue，這是一種根據用戶輸入組合動態值的對象。
llamacpp：Facebook的LLAMA模型的C/C++端口。
CallbackManager：處理來自LangChain的回調。
StreamingStdOutCallbackHandler：用于流式處理的回調處理程序。
代碼
首先，我將為我的模型路徑創建一個名為 “your_model_path”的變量，然后因為我只想限制主題為HIV/AIDS，所以我創建了一個名為 “chat_topic”的主題變量，并將其填充為 “HIV/AIDS”，顯然你可以修改這個主題，如果你不想限制主題，可以刪除 “chat_topic”并更改模板。之后，我將創建一個名為 “user_question”的變量，以接收用戶輸入，還有一個稍后將使用的模板。
your_model_path = "寫入你的模型路徑"
chat_topic = "hiv/aids"
user_question = str(input("輸入你的問題："))
template= """
請解釋這個問題：“{question}”，主題是關于{topic}
"""我將創建一個 PromptTemplate變量，該變量將使用我們之前創建的模板，并將其分配給 “prompt”變量，然后更改提示的格式并將其分配給 “final_prompt”變量。我們使用 “chat_topic”中的主題和我們之前初始化的 “user_question”中的問題。然后創建一個名為 “Callbackmanager”的變量，并將流處理程序分配給它。
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
final_prompt = prompt.format(
topic=chat_topic,
questinotallow=user_question
)
CallbackManager= CallbackManager([StreamingStdOutCallbackHandler()])之后，讓我們創建模型。
llm = LlamaCpp(
model_path=your_model_path,
n_ctx=6000,
n_gpu_layers=512,
n_batch=30,
callback_manager=CallbackManager,
temperature=0.9,
max_tokens=4095,
n_parts=1,
verbose=0
)model_path：LLAMA模型的路徑。
n_ctx：令牌上下文窗口，模型在生成響應時可以接受的令牌數量。
n_gpu_layers：要加載到gpu內存中的層數。
n_batch：并行處理的令牌數。
callback_manager：處理回調。
temperature：用于抽樣的溫度，較高的溫度將導致更具創意和想象力的文本，而較低的溫度將導致更準確和實際的文本。
max_tokens：生成的最大令牌數。
n_parts：要將模型分割成的部分數。
verbose：打印詳細輸出。
最后，調用模型并傳遞提示。
python "你的文件名.py"要運行它，只需在cmd中鍵入上述命令。
演示
完整代碼
from langchain.prompts importPromptTemplate
from langchain.llms importLlamaCpp
from langchain.callbacks.manager importCallbackManager
from langchain.callbacks.streaming_stdout import(
StreamingStdOutCallbackHandler
)
your_model_path = "write your model path"
chat_topic = "hiv/aids"
user_question = str(input("Enter your question : "))
template= """
Please explain this question : "{question}" the topic is about {topic}
"""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
final_prompt = prompt.format(
topic=chat_topic,
questinotallow=user_question
)
CallbackManager= CallbackManager([StreamingStdOutCallbackHandler()])
llm = LlamaCpp(
model_path=your_model_path,
n_ctx=6000,
n_gpu_layers=512,
n_batch=30,
callback_manager=CallbackManager,
temperature=0.9,
max_tokens=4095,
n_parts=1,
verbose=0
)
llm(final_prompt)
