「LangChainとChatGPTを使用してPythonコードを説明する」

Using LangChain and ChatGPT to explain Python code

コードをドキュメント化したい初心者と専門家向けのLangChainチュートリアル

同僚のコードを理解しようとして疲れていませんか？ 未知のPythonメソッドを解釈するために他のウェブサイトを探すのは時間がかかりますし、自動的な解決策が好ましいと思うでしょう。

ChatGPTとLangChainを使用することで、努力を省くことができます。 ChatGPTは、多様なアプリケーションで柔軟かつ強力なことが証明されていますが、開発フレームワークとして設計されたものではありません。

LangChainは、わずかなコードでLLMアプリケーションの構築を可能にするオープンソースのフレームワークです。使用は簡単で直感的です。LangChainの美しいところは、GPT-4、LLaMA、およびFlan-T5など、さまざまなLLMモデルの統合を可能にすることです。さらに、さまざまなユースケースに適用することができます。

この記事では、GPT-3.5とLangChainを使用してPythonコードを説明する方法を紹介します。さあ、始めましょう！

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ステップ1：ライブラリのインストールとインポート

始める前に、3つのPythonライブラリをインストールする必要があります：

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

OpenAI、LangChain、python-devの3つのライブラリがインストールされたら、ライブラリをインポートできます：

import osimport openaifrom langchain.chat_models import ChatOpenAI

これらの3つのライブラリは、チュートリアルのコードを動作させるために必須です。

ステップ2：OpenAI APIキーの取得

このチュートリアルでは、コードを説明するためにOpenAIを使用しています。そのため、APIキーが必要です。OpenAIのAPIキーがわからない場合は、OpenAIのプラットフォームに移動する必要があります。アカウントがまだ作成されていない場合は、アカウントを作成してください。ログインした後、オプションからAPIキーを表示し、APIキーを生成してコピーできます。

OpenAIのAPIキーをコピーした後、それを.envファイルに貼り付けることができます：

OPENAI_API_KEY=your_api_key

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