Utilizzando LangChain e ChatGPT per spiegare il codice Python

Usando LangChain e ChatGPT per spiegare Python.

Un tutorial di LangChain per principianti ed esperti che vogliono documentare il codice

Sei stanco di cercare di capire il codice dei tuoi colleghi? È un’operazione che richiede tempo cercare su altri siti web per interpretare alcuni metodi Python sconosciuti, e preferiresti una soluzione automatica.

Puoi evitare qualsiasi sforzo utilizzando ChatGPT e LangChain. ChatGPT si è dimostrato flessibile e potente in una vasta varietà di applicazioni, ma non è stato progettato come un framework di sviluppo.

LangChain è un framework open-source che consente la creazione di applicazioni LLM con poche righe di codice. È facile e intuitivo da usare. La bellezza di LangChain è che consente l’integrazione di diversi modelli LLM, come GPT-4, LLaMA e Flan-T5. Inoltre, può essere applicato in diversi casi d’uso.

In questo articolo, mostrerò come spiegare il codice Python utilizzando GPT-3.5 e LangChain. Cominciamo!

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Passo 1: Installa e importa le librerie

Prima di iniziare, ci sono tre librerie Python che dobbiamo installare:

! pip install openai! pip install langchain! pip install python-dotenv

Dopo aver installato OpenAI, LangChain e python-dev, possiamo finalmente importare le librerie:

import osimport openaifrom langchain.chat_models import ChatOpenAI

Queste tre librerie sono obbligatorie per far funzionare il codice del tutorial.

Passo 2: Ottieni la chiave API di OpenAI

In questo tutorial, stiamo utilizzando OpenAI per spiegare il codice. Quindi, abbiamo bisogno della chiave API. Se non conosci la tua chiave API di OpenAI, devi andare sulla piattaforma di OpenAI. Crea il tuo account se non è ancora creato. Dopo esserti autenticato, puoi fare clic su “View API Keys” dalle opzioni, e generare e copiare la chiave API.

Dopo aver copiato la chiave API di OpenAI, possiamo incollarla nel file .env:

OPENAI_API_KEY=your_api_key