首页 > 其他分享 >What is the difference between OpenAI and ChatOpenAI in LangChain?

What is the difference between OpenAI and ChatOpenAI in LangChain?

时间:2024-06-24 09:01:57浏览次数:20  
标签:What ChatOpenAI LangChain penalty OpenAI class special more

题意:在 LangChain 中,OpenAI 和 ChatOpenAI 的主要区别是什么?

问题背景:

I read the LangChain Quickstart.

There is a demo inside:        里面有一个演示:

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

llm = OpenAI()
chat_model = ChatOpenAI()

llm.predict("hi!")
>>> "Hi"

chat_model.predict("hi!")
>>> "Hi"

I searched the rest of the document and also online, but didn't find any info for the difference between OpenAI and ChatOpenAI.

我搜索了文档的其余部分,也在线进行了搜索,但没有找到关于OpenAI和ChatOpenAI之间区别的任何信息。

Based on from langchain.llms import OpenAI, OpenAI is a large language model (LLM) which is also chat related.

基于从 langchain.llms 导入的 OpenAIOpenAI 是一个大型语言模型(LLM),也与聊天相关。

So is OpenAI more general-purpose, while ChatOpenAI more chat focused?

所以 OpenAI 是更通用的,而 ChatOpenAI 更专注于聊天吗?

What is the difference between OpenAI class and ChatOpenAI class in LangChain? Could someone clarify?

在 LangChain 中,OpenAI 类和 ChatOpenAI 类之间的区别是什么,有人能澄清下吗?

问题解决:

TL;DR

Based on my research,        基于我的研究,

  • OpenAI class includes more generic machine learning task attributes such as frequency_penaltypresence_penaltylogit_biasallowed_specialdisallowed_specialbest_of.

基于我的了解,OpenAI 类包含了更通用的机器学习任务属性,如 frequency_penalty(频率惩罚)、presence_penalty(存在惩罚)、logit_bias(对数几率偏差)、allowed_special(允许的特殊字符)、disallowed_special(不允许的特殊字符)和 best_of(选择最佳输出)。这些属性可能用于调整模型的行为或输出,以适应不同的应用场景或需求。

  • ChatOpenAI class provides more chat-related methods, such as completion_with_retryget_num_tokens_from_messages to make it more user-friendly when build chatbot related applications.

ChatOpenAI 类提供了更多与聊天相关的方法,如 completion_with_retry(带重试的补全)、get_num_tokens_from_messages(从消息中获取令牌数量)等,以使得在构建聊天机器人相关应用时更加用户友好。

Class Inheritance        类继承

Upon reviewing the source code, here's what I've discovered.

在审查源代码后,这是我所发现的。

Listed below are the class inheritances for both the OpenAI and ChatOpenAI classes, along with their respective class attributes and methods.

以下是 OpenAI 类和 ChatOpenAI 类的类继承关系,以及它们各自的类属性和方法。

OpenAI

OpenAI ← BaseOpenAI ← BaseLLM ← BaseLanguageModel

ChatOpenAI

ChatOpenAI ← BaseChatModel ← BaseLanguageModel

Comparison        比较

Let's begin our comparison, moving from the fourth column to the first column.

让我们从第四列开始,逐一进行比较,直到第一列。

Fourth Column        第四列

Both classes ultimately inherit from the base class BaseLanguageModel.

这两个类最终都继承自基类 BaseLanguageModel

Third Column        第三列

BaseLLM and BaseChatModel are very similar with slightly difference:

BaseLLM 和 BaseChatModel 非常相似,但略有不同:

For OpenAI's BaseLLM, it includes additional methods:       

对于 OpenAI 的 BaseLLM,它包含了额外的方法:

  • batch(self, inputs, config=None, max_concurrency=None, **kwargs)
  • abatch (self, inputs, config=None, max_concurrency=None,**kwargs)

For ChatOpenAI's BaseChatModel, it includes an extra method:

对于 ChatOpenAI 的 BaseChatModel,它包含了一个额外的方法:

  • _combine_llm_outputs(self, llm_outputs)

Second Column        第二列

The second column contains the BaseOpenAI class, which primarily exists due to the presence of higher-level classes OpenAI and AzureOpenAI. However, they all share the same class attributes and methods.

第二列包含 BaseOpenAI 类,这个类之所以存在,主要是因为有更高层级的 OpenAI 和 AzureOpenAI 类。然而,它们都共享相同的类属性和方法。

First Column

At the top-level class (first column):        在顶层类(第一列):

  • OpenAI class includes more generic machine learning task attributes such as frequency_penaltypresence_penaltylogit_biasallowed_specialdisallowed_specialbest_of.

OpenAI 类包含了更通用的机器学习任务属性,如 frequency_penalty(频率惩罚)、presence_penalty(存在惩罚)、logit_bias(对数几率偏差)、allowed_special(允许的特殊字符)、disallowed_special(不允许的特殊字符)和 best_of(选择最佳输出)。

  • ChatOpenAI class provides more chat-related methods, such as completion_with_retryget_num_tokens_from_messages to make it more user-friendly when build chatbot related applications.

ChatOpenAI 类提供了更多与聊天相关的方法,如 completion_with_retry(带重试的补全)、get_num_tokens_from_messages(从消息中获取令牌数量)等,以使得在构建聊天机器人相关应用时更加用户友好。

标签:What,ChatOpenAI,LangChain,penalty,OpenAI,class,special,more
From: https://blog.csdn.net/suiusoar/article/details/139911708

相关文章

  • 第6篇:深入解析LangChain库的数据输入模块
    在自然语言处理(NLP)项目中,数据输入是整个流程的第一步,也是至关重要的一步。LangChain库的数据输入模块为开发者提供了一种高效、灵活的方式,从各种数据源读取数据。本篇博客将详细介绍LangChain库的数据输入模块,讲解如何从各种数据源读取数据,并通过具体代码示例展示其实现过程......
  • 全新发布:AIDOCZH.com 推出 Langchain API参考中文文档,提升查阅API效率!
    全新发布:AIDOCZH.com推出LangchainAPI参考中文文档,提升查阅API效率!一、LangChainAPI中文文档1、从网站中进入http://www.aidoczh.com/langchain/v0.2/docs/introduction/2、直接网页进入http://www.aidoczh.com/langchain_api/html/langchain_api_reference.html......
  • AI 大模型企业应用实战(07)-LangChain的Hello World项目
    pipinstall--upgradelangchain==0.0.279-ihttps://pypi.org/simple1创建一个LLM自有算力平台+开源大模型(需要有庞大的GPU资源)企业自己训练数据第三方大模型API(openai/百度文心/阿里通义千问...)数据无所谓让LLM给孩子起具有中国特色的名字。在LangChain中最基本的功......
  • AI 大模型企业应用实战(06)-初识LangChain
    LLM大模型与AI应用的粘合剂。1langchain是什么以及发展过程LangChain是一个开源框架,旨在简化使用大型语言模型构建端到端应用程序的过程,也是ReAct(reason+act)论文的落地实现。2022年10月25日开源54K+star种子轮一周1000万美金,A轮2500万美金11个月里累计发布200多次,提交4......
  • 构建本地智能知识问答系统:基于Langchain和ChatGLM的简单实践
    在数字化时代,智能知识问答系统成为了提升企业效率和数据安全性的关键工具。本文将介绍如何基于Langchain和ChatGLM构建一个本地化、支持中文的智能知识问答系统。该系统不仅能够实现完全本地化推理,而且对开源模型友好,可满足企业对数据隐私和私域化部署的需求。项目概览本项目利......
  • 第4篇:LangChain的数据流与处理机制
    在大数据时代,高效处理和分析海量数据是每个数据工程师和科学家的终极梦想。LangChain作为一种强大的分布式数据处理框架,通过其独特的数据流处理机制,帮助我们实现这一梦想。今天,我们将深入探讨LangChain的数据流处理方式,详细讲解数据流在LangChain中的处理过程,并提供完整的Py......
  • LangChain4j LangChain集成Java
    LangChain4j介绍github地址https://github.com/langchain4j快速开始引入依赖<dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId><version>0.31.0</version></dependency&g......
  • (26-5-03)基于OpenAI和LangChain的上市公司估值系统:定量分析(Quantitative Analysis)(3)计
    10.5.4 计算估值(1)在本项目中,分别使用了基于股息和自由现金流的方法计算股票的估值。针对不同情景(正常和经济衰退),分别进行了计算。通过这些计算,可以帮助投资者评估股票的合理价格,并制定相应的投资策略。dict_values_for_bi={}stock_value_div_ttm_fixed=divi......
  • 基于大语言模型LangChain框架:知识库问答系统实践
    ChatGPT所取得的巨大成功,使得越来越多的开发者希望利用OpenAI提供的API或私有化模型开发基于大语言模型的应用程序。然而,即使大语言模型的调用相对简单,仍需要完成大量的定制开发工作,包括API集成、交互逻辑、数据存储等。为了解决这个问题,从2022年开始,多家机构和......
  • LangChain:如何高效管理 LLM 聊天历史记录?
    LangChain团队发布了一篇关于使用DragonflyDB来有效管理LangChain应用程序聊天历史记录的教程。该教程旨在解决用户在使用LangChain应用程序时普遍遇到的一个问题:如何高效地管理聊天历史记录。LangChain团队在推文中强调了DragonflyDB在管理聊天历史记录中的......