ThinkGPT 使用教程

ThinkGPT 使用教程

thinkgptAgent techniques to augment your LLM and push it beyong its limits项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/th/thinkgpt

项目介绍

ThinkGPT 是一个旨在通过实现“思维链”（Chain of Thoughts）来增强大型语言模型（LLMs）的 Python 库。该库旨在帮助解决以下问题：

• 通过长记忆和压缩知识解决有限上下文问题
• 通过高阶推理原语增强 LLMs 的一次性推理能力
• 为你的代码库添加智能决策

关键特性：

• 思维构建块 🧱：包括记忆 🧠、自我改进 🔧、知识压缩 🌐、推理 💡️ 等
• 自然语言条件 📝：轻松表达选择和条件
• 高效且可测量的 GPT 上下文长度 📐
• 极其简单的设置和 Pythonic API 🎯

项目快速启动

安装

你可以使用 pip 安装 ThinkGPT：

pip install git+https://github.com/alaeddine-13/thinkgpt.git

基本使用

以下是一个基本的使用示例：

from thinkgpt.llm import ThinkGPT

# 初始化 ThinkGPT 对象
llm = ThinkGPT(model_name="gpt-3.5-turbo")

# 让模型学习新规则
rules = llm.abstract(observations=[
    "in tunisian I did not eat is \"ma khditech\"",
    "I did not work is \"ma khdemtech\"",
    "I did not go is \"ma mchitech\""
], instruction_hint="output the rule in french")

llm.memorize(rules)

# 让模型记忆新内容
llm.memorize("in tunisian I studied is \"9rit\"")

# 进行预测
task = "translate to Tunisian: I didn't study"
translation = llm.predict(task, remember=llm.remember(task))
print(translation)  # 输出："ma 9ritech"

应用案例和最佳实践

案例1：教 ThinkGPT 一种新语言

from thinkgpt.llm import ThinkGPT

llm = ThinkGPT(model_name="gpt-3.5-turbo")

# 抽象规则
rules = llm.abstract(observations=[
    "in tunisian I did not eat is \"ma khditech\"",
    "I did not work is \"ma khdemtech\"",
    "I did not go is \"ma mchitech\""
], instruction_hint="output the rule in french")

llm.memorize(rules)

# 记忆新内容
llm.memorize("in tunisian I studied is \"9rit\"")

# 进行翻译
task = "translate to Tunisian: I didn't study"
translation = llm.predict(task, remember=llm.remember(task))
print(translation)  # 输出："ma 9ritech"

案例2：教 ThinkGPT 编程

from thinkgpt.llm import ThinkGPT
from examples.knowledge_base import knowledge

llm = ThinkGPT(model_name="gpt-3.5-turbo")

# 让模型学习编程知识
llm.memorize(knowledge)

# 进行编程任务
task = "write a function to calculate the factorial of a number"
code = llm.predict(task, remember=llm.remember(task))
print(code)  # 输出：一个计算阶乘的函数

典型生态项目

ThinkGPT 可以与其他项目结合使用，例如：

• Jina AI：一个用于构建多模态搜索引擎的框架
• DocArray：一个用于处理和查询复杂数据结构的库

通过结合这些项目，可以进一步扩展 ThinkGPT 的功能和应用场景。

thinkgptAgent techniques to augment your LLM and push it beyong its limits项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/th/thinkgpt