Langchain-Chatchat

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from langchain.prompts import PromptTemplate
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from langchain.chains import LLMMathChain
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from server.agent import model_container
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from pydantic import BaseModel, Field
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_PROMPT_TEMPLATE = """
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将数学问题翻译成可以使用Python的numexpr库执行的表达式。使用运行此代码的输出来回答问题。
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问题: ${{包含数学问题的问题。}}
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```text
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${{解决问题的单行数学表达式}}
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```
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...numexpr.evaluate(query)...
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```output
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${{运行代码的输出}}
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```
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答案: ${{答案}}
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这是两个例子：
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问题: 37593 * 67是多少？
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```text
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37593 * 67
23
```
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...numexpr.evaluate("37593 * 67")...
25
```output
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2518731
27

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答案: 2518731
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问题: 37593的五次方根是多少？
31
```text
32
37593**(1/5)
33
```
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...numexpr.evaluate("37593**(1/5)")...
35
```output
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8.222831614237718
37

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答案: 8.222831614237718
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问题: 2的平方是多少？
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```text
43
2 ** 2
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```
45
...numexpr.evaluate("2 ** 2")...
46
```output
47
4
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49
答案: 4
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现在，这是我的问题：
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问题: {question}
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"""
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PROMPT = PromptTemplate(
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    input_variables=["question"],
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    template=_PROMPT_TEMPLATE,
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)
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class CalculatorInput(BaseModel):
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    query: str = Field()
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def calculate(query: str):
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    model = model_container.MODEL
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    llm_math = LLMMathChain.from_llm(model, verbose=True, prompt=PROMPT)
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    ans = llm_math.run(query)
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    return ans
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if __name__ == "__main__":
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    result = calculate("2的三次方")
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    print("答案:",result)
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