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Reddit 搜索

在本笔记本中,我们了解 Reddit 搜索工具的工作原理。
首先确保你已使用以下命令安装 praw

%pip install --upgrade --quiet  praw

然后,你需要设置适当的 API 密钥和环境变量。你需要创建一个 Reddit 用户帐户并获取凭据。因此,通过访问 https://www.reddit.com 并注册来创建一个 Reddit 用户帐户。
然后通过访问 https://www.reddit.com/prefs/apps 并创建一个应用程序来获取你的凭据。
你应该从创建应用程序中获得你的 client_id 和 secret。现在,你可以在 client_id 和 client_secret 变量中粘贴这些字符串。
注意:你可以为 user_agent 放置任何字符串

client_id = ""
client_secret = ""
user_agent = ""
from langchain_community.tools.reddit_search.tool import RedditSearchRun
from langchain_community.utilities.reddit_search import RedditSearchAPIWrapper

search = RedditSearchRun(
api_wrapper=RedditSearchAPIWrapper(
reddit_client_id=client_id,
reddit_client_secret=client_secret,
reddit_user_agent=user_agent,
)
)

然后,你可以设置你的查询,例如,要查询的 subreddit、要返回的帖子数量、希望结果如何排序等。

from langchain_community.tools.reddit_search.tool import RedditSearchSchema

search_params = RedditSearchSchema(
query="beginner", sort="new", time_filter="week", subreddit="python", limit="2"
)
API 参考:RedditSearchSchema

最后运行搜索并获取你的结果

result = search.run(tool_input=search_params.dict())
print(result)

这是一个打印结果的示例。
注意:你可能会根据 subreddit 中最新的帖子获得不同的输出,但格式应该类似。

在 r/python 中搜索找到 2 个帖子:帖子标题:'在 Visual Studio Code 中设置 Github Copilot' 用户:Feisty-Recording-715 子reddit:r/Python:文本正文:🛠️ 本教程非常适合希望加强其对版本控制理解的初学者,或希望快速了解在 Visual Studio Code 中设置 GitHub 的经验丰富的开发人员。

🎓 在观看完本视频后,你将具备自信地管理代码库、与他人协作以及为 GitHub 上的开源项目做出贡献的技能。

视频链接:https://youtu.be/IdT1BhrSfdo?si=mV7xVpiyuhlD8Zrw

欢迎你的反馈 帖子 URL:https://www.reddit.com/r/Python/comments/1823wr7/setup_github_copilot_in_visual_studio_code/ 帖子类别:N/A。评分:0

帖子标题:'用 pygame 和 PySide6 制作的中国跳棋游戏,支持自定义机器人' 用户:HenryChess 子reddit:r/Python:文本正文:GitHub 链接:https://github.com/henrychess/pygame-chinese-checkers

我不确定这是否算作初学者或中级水平。我认为我仍然处于初学者阶段,所以将其标记为初学者。

这是一个供 2 到 3 人玩的中国跳棋(也称为 Sternhalma)游戏。我编写的机器人很容易击败,因为它们主要用于调试代码的游戏逻辑部分。但是,你可以编写自己的自定义机器人。GitHub 页面上有一个指南。帖子 URL:https://www.reddit.com/r/Python/comments/181xq0u/a_chinese_checkers_game_made_with_pygame_and/ 帖子类别:N/A。评分:1

将工具与代理链一起使用

Reddit 搜索功能也作为多输入工具提供。在此示例中,我们调整了 文档中的现有代码,并使用 ChatOpenAI 创建一个具有内存的代理链。此代理链能够从 Reddit 中提取信息,并使用这些帖子来响应后续输入。

要运行此示例,请添加你的 reddit API 访问信息,并从 OpenAI API 获取 OpenAI 密钥。

# Adapted code from /docs/modules/agents/how_to/sharedmemory_for_tools

from langchain.agents import AgentExecutor, StructuredChatAgent
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory, ReadOnlySharedMemory
from langchain_community.tools.reddit_search.tool import RedditSearchRun
from langchain_community.utilities.reddit_search import RedditSearchAPIWrapper
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.tools import Tool
from langchain_openai import ChatOpenAI

# Provide keys for Reddit
client_id = ""
client_secret = ""
user_agent = ""
# Provide key for OpenAI
openai_api_key = ""

template = """This is a conversation between a human and a bot:

{chat_history}

Write a summary of the conversation for {input}:
"""

prompt = PromptTemplate(input_variables=["input", "chat_history"], template=template)
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")

prefix = """Have a conversation with a human, answering the following questions as best you can. You have access to the following tools:"""
suffix = """Begin!"

{chat_history}
Question: {input}
{agent_scratchpad}"""

tools = [
RedditSearchRun(
api_wrapper=RedditSearchAPIWrapper(
reddit_client_id=client_id,
reddit_client_secret=client_secret,
reddit_user_agent=user_agent,
)
)
]

prompt = StructuredChatAgent.create_prompt(
prefix=prefix,
tools=tools,
suffix=suffix,
input_variables=["input", "chat_history", "agent_scratchpad"],
)

llm = ChatOpenAI(temperature=0, openai_api_key=openai_api_key)

llm_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
agent = StructuredChatAgent(llm_chain=llm_chain, verbose=True, tools=tools)
agent_chain = AgentExecutor.from_agent_and_tools(
agent=agent, verbose=True, memory=memory, tools=tools
)

# Answering the first prompt requires usage of the Reddit search tool.
agent_chain.run(input="What is the newest post on r/langchain for the week?")
# Answering the subsequent prompt uses memory.
agent_chain.run(input="Who is the author of the post?")

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