深入理解LangChain中的Log Probabilities：获取和分析技巧

最新推荐文章于 2025-05-20 18:44:14 发布

awsedrfttyuu

最新推荐文章于 2025-05-20 18:44:14 发布

阅读量253

点赞数 5

文章标签： langchain python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/awsedrfttyuu/article/details/144573846

版权

# 深入理解LangChain中的Log Probabilities：获取和分析技巧

在现代自然语言处理(NLP)中，了解每个生成的标记的概率非常重要。通过获取这些标记的log probabilities，我们能够更好地理解模型的预测行为，甚至可以帮助调试和改进NLP模型。本文将引导您如何在LangChain中获取这些信息。

## 引言

在本文中，我们将介绍如何通过LangChain与OpenAI的API集成，以便从聊天模型中获取标记的log probabilities。了解这些信息，可以更深入地分析模型对每一个生成标记的置信度。

## 主要内容

### 安装和配置

首先，确保您已经安装LangChain与OpenAI集成的包：

```bash
%pip install -qU langchain-openai

接下来，设置您的OpenAI API密钥，以便访问API服务：

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()

获取Log Probabilities

为了让OpenAI API返回log probabilities，我们需要在调用中配置logprobs=True参数。返回的log probabilities将包含在每个AIMessage的response_metadata中。

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125").bind(logprobs=True)

msg = llm.invoke(("human", "how are you today"))

log_probs = msg.response_metadata["logprobs"]["content"][:5]
print(log_probs)

该代码将输出生成标记的log probabilties，有助于您更直观地了解模型的输出。

使用流式消息获取Log Probabilities

除了直接获取完整消息的log probabilities外，我们也可以流式访问这些信息：

ct = 0
full = None
for chunk in llm.stream(("human", "how are you today")):
    if ct < 5:
        full = chunk if full is None else full + chunk
        if "logprobs" in full.response_metadata:
            print(full.response_metadata["logprobs"]["content"])
    else:
        break
    ct += 1