spacy-llm简介
spacy-llm是一个将大型语言模型(LLMs)整合到spaCy中的Python包,它具有以下特点:
- 提供模块化系统用于快速原型设计和提示工程
- 无需训练数据即可将非结构化LLM响应转化为各种NLP任务的稳健输出
- 可序列化的
llm组件,可以轻松集成到spaCy流程中 - 支持定义任务(提示和解析)和模型(使用哪个LLM)的模块化函数
- 支持多种托管API和开源模型
主要功能
spacy-llm提供了以下主要功能:
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支持多种LLM API:
- OpenAI
- Cohere
- Anthropic
- Google PaLM
- Microsoft Azure AI
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支持Hugging Face上的开源LLM:
- Falcon
- Dolly
- Llama 2
- OpenLLaMA
- StableLM
- Mistral
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集成了LangChain,可以使用所有LangChain支持的模型和功能
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内置多种NLP任务:
- 命名实体识别
- 文本分类
- 词形还原
- 关系抽取
- 情感分析
- 摘要生成
- 实体链接
- 机器翻译等
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易于实现自定义功能,可通过spaCy的注册表添加自定义提示、解析和模型集成
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支持Map-reduce方法,可以拆分长文本并融合结果
安装和使用
可以通过pip安装spacy-llm:
python -m pip install spacy-llm
基本使用示例:
import spacy
nlp = spacy.blank("en")
llm = nlp.add_pipe("llm_textcat")
llm.add_label("INSULT")
llm.add_label("COMPLIMENT")
doc = nlp("You look gorgeous!")
print(doc.cats)
# {"COMPLIMENT": 1.0, "INSULT": 0.0}
学习资源
通过这些资源,你可以深入学习spacy-llm的使用方法,探索更多高级功能,并与社区互动交流。spacy-llm为将大型语言模型整合到NLP流程中提供了一个强大而灵活的解决方案,值得NLP从业者深入研究和使用。
