spacy-llm学习资料汇总 - 将大型语言模型整合到结构化NLP流程中

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:

1. 支持多种LLM API:

   • OpenAI
   • Cohere
   • Anthropic
   • Google PaLM
   • Microsoft Azure AI

2. 支持Hugging Face上的开源LLM:

   • Falcon
   • Dolly
   • Llama 2
   • OpenLLaMA
   • StableLM
   • Mistral

3. 集成了LangChain,可以使用所有LangChain支持的模型和功能

4. 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

5. 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

6. 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

1. 官方文档

2. GitHub仓库

3. 使用示例

4. 迁移指南

5. 讨论区

6. 问题追踪

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。