یہ گائیڈ LangChain میں گفتگو کے ٹوکن بفر کو استعمال کرنے کے عمل کی وضاحت کرے گا۔
LangChain میں گفتگو کا ٹوکن بفر کیسے استعمال کریں؟
دی ConversationTokenBufferMemory بفر میموری میں تازہ ترین پیغامات کو ذخیرہ کرنے کے لیے لائبریری کو LangChain فریم ورک سے درآمد کیا جا سکتا ہے۔ ٹوکنز کو بفر میں محفوظ کردہ پیغامات کی تعداد کو محدود کرنے کے لیے ترتیب دیا جا سکتا ہے اور پہلے کے پیغامات خود بخود فلش ہو جائیں گے۔
LangChain میں گفتگو کا ٹوکن بفر استعمال کرنے کا طریقہ سیکھنے کے لیے، درج ذیل گائیڈ کو استعمال کریں:
مرحلہ 1: ماڈیولز انسٹال کریں۔
سب سے پہلے، pip کمانڈ کا استعمال کرتے ہوئے تمام مطلوبہ ماڈیولز پر مشتمل LangChain فریم ورک انسٹال کریں:
pip انسٹال langchain
اب، OpenAI () طریقہ استعمال کرتے ہوئے LLMs اور چینز بنانے کے لیے OpenAI ماڈیول انسٹال کریں:
پائپ انسٹال اوپنائی 
ماڈیولز انسٹال کرنے کے بعد، صرف OpenAI کی API کلید استعمال کریں۔ ماحول قائم کریں OS اور getpass لائبریریوں کا استعمال کرتے ہوئے:
درآمد تمدرآمد گیٹ پاس
تم . تقریباً [ 'OPENAI_API_KEY' ] = گیٹ پاس . گیٹ پاس ( 'اوپن اے آئی API کلید:' )
مرحلہ 2: گفتگو کا ٹوکن بفر میموری استعمال کرنا
درآمد کرنے کے بعد OpenAI() طریقہ استعمال کرتے ہوئے LLMs بنائیں ConversationTokenBufferMemory LangChain فریم ورک سے لائبریری:
سے langchain یاداشت درآمد ConversationTokenBufferMemoryسے langchain ایل ایم ایس درآمد اوپن اے آئی
ایل ایل ایم = اوپن اے آئی ( )
ٹوکن سیٹ کرنے کے لیے میموری کو کنفیگر کریں، یہ پرانے پیغامات کو فلش کرتا ہے اور بفر میموری میں اسٹور کرتا ہے۔ اس کے بعد، گفتگو کے پیغامات کو ذخیرہ کریں اور انہیں سیاق و سباق کے طور پر استعمال کرنے کے لیے تازہ ترین حاصل کریں:
یاداشت = ConversationTokenBufferMemory ( ایل ایل ایم = ایل ایل ایم , max_token_limit = 10 )یاداشت. سیویٹ_سیاق و سباق ( { 'ان پٹ' : 'ہیلو' } , { 'آؤٹ پٹ' : 'آپ کیسے ہیں' } )
یاداشت. سیویٹ_سیاق و سباق ( { 'ان پٹ' : 'میں ٹھیک ہوں آپ سناؤ' } , { 'آؤٹ پٹ' : 'زیادہ نہیں' } )
load_memory_variables() طریقہ استعمال کرتے ہوئے بفر میموری میں ذخیرہ شدہ ڈیٹا حاصل کرنے کے لیے میموری کو عمل میں لائیں:
یاداشت. load_memory_variables ( { } ) 
مرحلہ 3: ایک سلسلہ میں گفتگو کے ٹوکن بفر میموری کا استعمال
ترتیب دے کر زنجیروں کی تعمیر کریں۔ گفتگو کا سلسلہ () بات چیت کے ٹوکن بفر میموری کو استعمال کرنے کے لیے متعدد دلائل کے ساتھ طریقہ:
سے langchain زنجیریں درآمد گفتگو کا سلسلہگفتگو_کے ساتھ_خلاصہ = گفتگو کا سلسلہ (
ایل ایل ایم = ایل ایل ایم ,
یاداشت = ConversationTokenBufferMemory ( ایل ایل ایم = اوپن اے آئی ( ) , max_token_limit = 60 ) ,
لفظی = سچ ہے۔ ,
)
گفتگو_کے ساتھ_خلاصہ پیشن گوئی ( ان پٹ = 'کیا ہو رہا ہے؟' )
اب، قدرتی زبان میں لکھے گئے اشارے کا استعمال کرتے ہوئے سوالات پوچھ کر گفتگو کو آگے بڑھائیں:
گفتگو_کے ساتھ_خلاصہ پیشن گوئی ( ان پٹ = 'صرف NLP پروجیکٹ پر کام کر رہا ہوں' ) 
ٹوکن کی تعداد کا استعمال کرتے ہوئے بفر میموری میں ذخیرہ شدہ ڈیٹا سے آؤٹ پٹ حاصل کریں:
گفتگو_کے ساتھ_خلاصہ پیشن گوئی ( ان پٹ = 'صرف ایل ایل ایم ڈیزائن کرنے پر کام کر رہا ہوں' ) 
بفر ہر نئے ان پٹ کے ساتھ اپ ڈیٹ ہوتا رہتا ہے کیونکہ پچھلے پیغامات کو باقاعدگی سے فلش کیا جا رہا ہے:
گفتگو_کے ساتھ_خلاصہ پیشن گوئی (ان پٹ = 'LangChain کا استعمال کرتے ہوئے LLM! کیا آپ نے اس کے بارے میں سنا ہے'
)
یہ سب LangChain میں گفتگو کے ٹوکن بفر کو استعمال کرنے کے بارے میں ہے۔
نتیجہ
LangChain میں گفتگو کے ٹوکن بفر کو استعمال کرنے کے لیے، OpenAI اکاؤنٹ سے API کلید کا استعمال کرتے ہوئے ماحول کو ترتیب دینے کے لیے صرف ماڈیولز انسٹال کریں۔ اس کے بعد، گفتگو کو بفر میں ذخیرہ کرنے کے لیے LangChain ماڈیول کا استعمال کرتے ہوئے ConversationTokenBufferMemory لائبریری کو درآمد کریں۔ چیٹ میں ہر نئے پیغام کے ساتھ پرانے پیغامات کو فلش کرنے کے لیے بفر میموری کو ایک سلسلہ میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس پوسٹ نے LangChain میں گفتگو کے ٹوکن بفر میموری کو استعمال کرنے کے بارے میں تفصیل سے بتایا ہے۔