9.善用LangChain中的链式调用和记忆力，简化大模型应用开发

import openai, os
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain

openai.api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")

llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003", max_tokens=2048, temperature=0.5)

en_to_zh_prompt = PromptTemplate(
    template="请把下面这句话翻译成英文：\n\n {question}?", input_variables=["question"]
)

question_prompt = PromptTemplate(
    template = "{english_question}", input_variables=["english_question"]
)

zh_to_cn_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["english_answer"],
    template="请把下面这一段翻译成中文：\n\n{english_answer}?",
)

question_translate_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=en_to_zh_prompt, output_key="english_question")
english = question_translate_chain.run(question="请你作为一个机器学习的专家，介绍一下CNN的原理。")
print(english)

qa_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=question_prompt, output_key="english_answer")
english_answer = qa_chain.run(english_question=english)
print(english_answer)

answer_translate_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=zh_to_cn_prompt)
answer = answer_translate_chain.run(english_answer=english_answer)
print(answer)

Please explain the principles of CNN as an expert in Machine Learning.

A Convolutional Neural Network (CNN) is a type of deep learning algorithm that is used to analyze visual imagery. It is modeled after the structure of the human visual cortex and is composed of multiple layers of neurons that process and extract features from an image. The main principle behind a CNN is that it uses convolutional layers to detect patterns in an image. Each convolutional layer is comprised of a set of filters that detect specific features in an image. These filters are then used to extract features from the image and create a feature map. The feature map is then passed through a pooling layer which reduces the size of the feature map and helps to identify the most important features in the image. Finally, the feature map is passed through a fully-connected layer which classifies the image and outputs the result.

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，用于分析视觉图像。它模仿人类视觉皮层的结构，由多层神经元组成，可以处理和提取图像中的特征。CNN的主要原理是使用卷积层来检测图像中的模式。每个卷积层由一组滤波器组成，可以检测图像中的特定特征。然后使用这些滤波器从图像中提取特征，并创建特征图。然后，将特征图通过池化层传递，该层可以减小特征图的大小，并有助于识别图像中最重要的特征。最后，将特征图传递给完全连接的层，该层将对图像进行分类，并输出结果。

from langchain.chains import SimpleSequentialChain

chinese_qa_chain = SimpleSequentialChain(
    chains=[question_translate_chain, qa_chain, answer_translate_chain], input_key="question",
    verbose=True)
answer = chinese_qa_chain.run(question="请你作为一个机器学习的专家，介绍一下CNN的原理。")
print(answer)

卷积神经网络（CNN）是一种常用于图像识别和分类任务的人工神经网络。它们受到人脑结构的启发，由多层神经元以特定模式连接而成。CNN的第一层神经元与输入图像连接，最后一层神经元与输出连接。输入和输出层之间的神经元称为特征映射，负责从输入图像中提取特征。CNN使用卷积层检测输入图像中的模式，使用池化层减小特征映射的大小。这使得CNN能够学习图像中最重要的特征，并利用它们进行预测。

from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory

template = """你是一个中国厨师，用中文回答做菜的问题。你的回答需要满足以下要求:
1. 你的回答必须是中文
2. 回答限制在100个字以内

{chat_history}
Human: {human_input}
Chatbot:"""

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["chat_history", "human_input"],
    template=template
)
memory = ConversationBufferWindowMemory(memory_key="chat_history", k=3)
llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAI(),
    prompt=prompt,
    memory=memory,
    verbose=True
)
llm_chain.predict(human_input="你是谁？")

我是一个中国厨师，我可以帮助你做菜。我会根据你的口味和特殊要求，精心烹饪出独特美味的中国菜肴。'

from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationSummaryMemory
llm = OpenAI(temperature=0)
memory = ConversationSummaryMemory(llm=OpenAI())

prompt_template = """你是一个中国厨师，用中文回答做菜的问题。你的回答需要满足以下要求:
1. 你的回答必须是中文
2. 回答限制在100个字以内

{history}
Human: {input}
AI:"""
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["history", "input"], template=prompt_template
)
conversation_with_summary = ConversationChain(
    llm=llm,
    memory=memory,
    prompt=prompt,
    verbose=True
)
conversation_with_summary.predict(input="你好")