Usando LangChain y ChatGPT para explicar código de Python

Using LangChain and ChatGPT to explain Python code

Un tutorial de LangChain para principiantes y expertos que desean documentar código

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¿Estás cansado de intentar entender el código de tus colegas? Es un proceso que consume mucho tiempo buscar en otras páginas web para interpretar algunos métodos desconocidos de Python, y preferirías una solución automática.

Puedes evitar cualquier esfuerzo utilizando ChatGPT y LagChain. ChatGPT ha demostrado ser flexible y poderoso en una amplia variedad de aplicaciones, pero no está diseñado como un marco de desarrollo.

LangChain es un marco de código abierto que permite construir aplicaciones de LLM con pocas líneas de código. Es fácil e intuitivo de usar. Lo interesante de LangChain es que permite la integración de diferentes modelos de LLM, como GPT-4, LLaMA y Flan-T5. Además, se puede aplicar en diferentes casos de uso.

En este artículo, mostraré cómo explicar el código de Python usando GPT-3.5 y LangChain. ¡Comencemos!

Paso 1: Instalar e importar bibliotecas

Antes de comenzar, hay tres bibliotecas de Python que necesitamos instalar:

! pip install openai! pip install langchain! pip install python-dotenv

Después de instalar OpenAI, LangChain y python-dev, finalmente podemos importar las bibliotecas:

import osimport openaifrom langchain.chat_models import ChatOpenAI

Estas tres bibliotecas son obligatorias para hacer funcionar el código del tutorial.

Paso 2: Obtener la clave de API de OpenAI

En este tutorial, estamos utilizando OpenAI para explicar el código. Por lo tanto, necesitamos la clave de API. Si no conoces tu clave de API de OpenAI, debes ir a la plataforma de OpenAI. Crea tu cuenta si aún no está creada. Después de iniciar sesión, puedes hacer clic en “View API Keys” en las opciones, y generar y copiar la clave de API.

Después de copiar la clave de API de OpenAI, podemos pegarla en el archivo .env:

OPENAI_API_KEY=tu_clave_de_api

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