Arcee

本筆記本示範如何使用 Arcee 類別，以使用 Arcee 的領域調整語言模型 (DALM) 來產生文字。

##Installing the langchain packages needed to use the integration
%pip install -qU langchain-community

設定

在使用 Arcee 之前，請確保 Arcee API 金鑰設定為 ARCEE_API_KEY 環境變數。您也可以將 API 金鑰作為具名參數傳遞。

from langchain_community.llms import Arcee

# Create an instance of the Arcee class
arcee = Arcee(
    model="DALM-PubMed",
    # arcee_api_key="ARCEE-API-KEY" # if not already set in the environment
)

API 參考：Arcee

其他設定

您也可以根據需要設定 Arcee 的參數，例如 arcee_api_url、arcee_app_url 和 model_kwargs。在物件初始化時設定 model_kwargs 會將這些參數用作後續所有產生回應呼叫的預設值。

arcee = Arcee(
    model="DALM-Patent",
    # arcee_api_key="ARCEE-API-KEY", # if not already set in the environment
    arcee_api_url="https://custom-api.arcee.ai",  # default is https://api.arcee.ai
    arcee_app_url="https://custom-app.arcee.ai",  # default is https://app.arcee.ai
    model_kwargs={
        "size": 5,
        "filters": [
            {
                "field_name": "document",
                "filter_type": "fuzzy_search",
                "value": "Einstein",
            }
        ],
    },
)

產生文字

您可以透過提供提示詞，從 Arcee 產生文字。以下範例

# Generate text
prompt = "Can AI-driven music therapy contribute to the rehabilitation of patients with disorders of consciousness?"
response = arcee(prompt)

其他參數

Arcee 允許您套用 filters 並設定檢索文件的 size（以計數為單位）來輔助文字產生。篩選器有助於縮小結果範圍。以下說明如何使用這些參數

# Define filters
filters = [
    {"field_name": "document", "filter_type": "fuzzy_search", "value": "Einstein"},
    {"field_name": "year", "filter_type": "strict_search", "value": "1905"},
]

# Generate text with filters and size params
response = arcee(prompt, size=5, filters=filters)

相關連結

• LLM 概念指南
• LLM 操作指南