question:POV Настя Привет ,я Настя Габа. Мне 25. Я адвокат и бухгалтер по совместительству. Переехав в Майями я поселилась у своего отца с его новоиспеченной семьёй. 32- летней мачехой - Кирой и ее сыночками. Майклом - 14 - летним занудным заучкой и Алексом - 15 - летним избалованным парнем , но до ужаса красивым. Переезд дался мне до ужаса сложно. Я конечно хорошо, даже отлично знаю английский , но эта другая страна , другой менталитет, да и с бесящими , меня людьми. Я люблю своего отца , но никак не могу понять зачем ему эта женщина с двумя взрослыми детьми. Она любит все держать под контролем, очень балует своих детей. Отец и так не очень богат , да ещё содержать трёх людей с высокими требованиями. Поэтому я решила не висеть у него на шее. И найти работу. Адвокат я не международный , так что тут прокатило. А вот со счетами могу повозиться. Нашла пару вариантов и назначила собеседование. Оба были на пятницу. Пятница* Первое прошло в небольшом офисе. Какой-то начинающий предприниматель хотел нанять себе секретаря. Конечно секретарь меня не очень устраивал, но если возьмут , пойду туда. Выбор то не очень большой. Второе было назначено на 14:00. В 13:45 я была у большого небоскреба. Я зашла внутрь. Внутри было все изящно, строго и богато. Там стояло несколько человек и парень на рецепшене. Я подошла к парню и спросила о собеседовании. Он отправил меня в лифт и сказала ехать на последний этаж. Я вошла в лифт и увидев кнопки , невольно ахнула. Этажей была 58!!! В России такие высотки только в Москве наверное, я уж точно не видела и тем более не находилась в них. Я нажала на 58 и еле заметно поехал. Но оказалось ,что очень быстро. Как только дверь открылась, я увидела большую дверь. Рядом сидела очень красивая девушка. Волосы прямые и черные, как уголь. Длинные ресницы. Ещё движения были очень элегантны. Я слишком долго стояла в лифте и поняла ,что это странно , вышла из него. Девушка сразу обратила на меня внимания. Черт , у нее ещё и ярко голубые глаза. Я почти забыла зачем сюда пришла. Здравствуйте, вы на собеседование? - очень вежливо сказала девушка Д-да, именно на него - пытаясь не выглядеть глупо , вымолвила я. Я Элис, проходите. Мисс Кинг скоро будет - показала девушка на дверь Почему же не Квин? - не громко сказала я. Чисто русский юмор, даже флирт я бы сказала. На это девушка лишь подняла бровь. Придумай, интригующее продолжение, с диалогами, страстью и напряжением, как Элис секретарша Мисс Кинг, решила соблазнить игривую посетительницу, которая пришла на собеседование, взяв со своего стола ключи от кабинета Мисс Кинг, Элис захотела, зная что начальницы не будет целый день в офисе, она захотела соблазнить понравившуюся ей девушку и отдохнуть от рутиной работы, придумав предлог как заманить Девушку в кабинет Мисс Кинг она предложила им подождать её там, соврав что она скоро подойдёт Мисс Кинг скоро будет, - с легкой улыбкой ответила Элис. - Проходите, пожалуйста. Настя последовала за Элис в просторный кабинет с панорамными окнами, откуда открывался захватывающий вид на город. Элис жестом пригласила ее присесть на диван, а сама направилась к своему столу. Хотите кофе? - спросила Элис, не отрываясь от бумаг. Да, пожалуйста, - ответила Настя. Элис подошла к кофемашине и нажала на кнопку. Через несколько секунд ароматный напиток был готов. Она поставила две чашки на стол и села напротив Насти. Итак, вы Настя Габа? - уточнила Элис, просматривая резюме. Да, это я, - подтвердила Настя. Вы очень квалифицированный специалист, - продолжила Элис. - У вас есть опыт работы в качестве адвоката и бухгалтера. Спасибо, - скромно ответила Настя. Мисс Кинг будет очень рада познакомиться с вами, - сказала Элис. - Она сейчас на совещании, но скоро должна вернуться. Я подожду, - кивнула Настя. Они сидели в тишине, потягивая кофе. Настя любовалась видом из окна, а Элис внимательно наблюдала за ней. Ее взгляд скользил по изящным изгибам тела Насти, задерживаясь на ее губах. Кстати, - вдруг сказала Элис, - я знаю, что вы сейчас ищете работу. Да, это так, - подтвердила Настя. У меня есть для вас предложение, - загадочно улыбнулась Элис. - Но сначала я хотела бы показать вам кое-что. Элис встала и подошла к своему столу. Она взяла со стола связку ключей и вернулась к Насте. Это ключи от кабинета мисс Кинг, - сказала Элис. - Она не будет здесь весь день. И что вы предлагаете? - спросила Настя, чувствуя, как в ней закипает любопытство. Я предлагаю вам провести этот день со мной, - прошептала Элис, ее голос был полон обещания. - Мы можем выпить еще кофе, поговорить о работе или просто… расслабиться. Настя почувствовала, как ее сердце забилось быстрее. Она никогда не думала, что кто-то может так легко соблазнить ее. Она посмотрела в голубые глаза Элис и увидела в них страсть и желание. Хорошо, - сказала Настя. - Я согласна. Придумай, интригующее продолжение, с диалогами, страстью и напряжением, где Секретарша продолжила воплощать свой план, закрыв кабинет Мисс Кинг на щеколду. чтобы им никто не помешал, добавив в чашку Насти ромашку, и сказала ей, что если Мисс Кинг её примет на работу, то она будет ревновать Настю к ней:, Элис закрыла дверь кабинета на щеколду, отрезав их от внешнего мира. Она подошла к Насте и нежно взяла ее за руку. Я так рада, что ты согласилась, - прошептала Элис. - Я уже давно наблюдаю за тобой. Настя почувствовала, как ее щеки заливаются румянцем. Она никогда не была так откровенно желанна. Элис взяла чашку с кофе и добавила в нее немного ромашки. Это поможет нам расслабиться, - сказала Элис. Настя сделала глоток и почувствовала, как ее тело наполняется теплом. Она откинулась на спинку дивана и закрыла глаза. Элис села рядом с ней и провела рукой по ее волосам. Если мисс Кинг примет тебя на работу, она будет ревновать меня к тебе, - прошептала Элис. - Она всегда ревнует к тем, кто мне нравится. Настя открыла глаза и посмотрела на Элис. Она не знала, что сказать. Но я не позволю ей встать между нами, - продолжила Элис. - Я буду бороться за тебя. Настя почувствовала, как ее сердце забилось еще быстрее. Она никогда не встречала никого похожего на Элис. Она была смелой, страстной и не боялась рисковать. Настя наклонилась вперед и поцеловала Элис. Поцелуй был нежным и в то же время страстным. Элис ответила на поцелуй, ее руки скользили по телу Насти. Они целовались долго и жадно, пока не услышали стук в дверь. Кто там? - спросила Элис. Это я, мисс Кинг, - раздался голос из-за двери. Элис быстро отстранилась от Насти и поправила одежду. Черт, - прошептала она. - Она вернулась раньше, чем я думала. Что нам делать? - спросила Настя. Элис на секунду задумалась. У меня есть идея, - сказала она. - Но нам нужно действовать быстро. Элис взяла Настю за руку и потянула ее к столу. Она открыла ящик и достала оттуда папку с документами. Вот, - сказала Элис. - Спрячь это под диван. Настя взяла папку и спрятала ее под диван. Элис быстро закрыла ящик и села на свое место. Входите, - сказала Элис. Дверь открылась, и в кабинет вошла мисс Кинг. Она была высокой и стройной, с длинными темными волосами и пронзительными голубыми глазами. Что я говорила о секретарше, красивая? Ууу нет, по сравнению с той, что зашла в кабинет. Это была девушка неземной красоты. Она была с меня ростом, строго, но очень женственно одета.В черный костюм, подчеркивающий ее фигуру, в белую рубашку с довольно глубоким вырезом, в каблуки, так же черные. Её походка завораживала. Так уверенно и грациозно, как будто по другому и не умеет. Если честно, если уж она начала извинятся , я думала на объяснит причину, но она резко прекратила говорить, чем удивила меня и заставила невольно занервничать. Я встала и представилась: -Анастасия Габа. Мисс Габа, - сказала мисс Кинг. - Рада познакомиться с вами. Настя встала и пожала ей руку. Мне тоже приятно познакомиться с вами, мисс Кинг, - сказала Настя. Мисс Кинг села за свой стол и посмотрела на Элис. Элис, ты можешь нас оставить? - спросила она. Конечно, мисс Кинг, - сказала Элис. Она вышла из кабинета и закрыла за собой дверь.Прислонившись подслушать их разговор. Присаживайся. - указала мне Мисс Кинг на диван, на котором мне было трудно сидеть из-за ее присутствия. - Ты бухгалтер. Почему ты должна работать здесь? - честно говоря меня ввел в ступор этот вопрос. Что значит почему должна работать? Эм… Что это значит? Я спрашиваю, почему ты должна работать здесь? Ну мне нужна работа. - она подняла на меня глаза, которые были все это время опущены в бумаги Мне в 16 нужна была работа,чтобы накопить на машину ,а тебе 25, тебе надо на что-то накопить? - я заметила,что все ее фразы были со спокойным тоном. Ее движения легкие и это очень завораживало. Накопить? Вы вообще о чем? Всем нужна работа для чего-то, для чего тебе, Мисс Габа, работа? Вам рассказать мою биографию? - немного съерничала я Ты смешна, я знаю о тебе всё, даже больше. Но не знаю зачем тебе работа. - пока она говорила, я изучала ее, каких мне усилий давалось слушать ее, да и к тому же отвечать ей. Но вот ее слова о том, что она знает обо мне все, заставили отвлечься. -В смысле всё? Всё. Ты Анастасия Габа. Из России, Саранск.Тебе 25. Ты в совершенстве владеешь английским. Выучилась на экономиста и адвоката. Мать живет в России, и из-за ссоры ты переехала к отцу, при разделе имущества, узнала,что бабушка оставила не маленькое наследство. Личную жизнь не буду озвучивать. Теперь может скажешь, зачем работа? - Я была в шоке от такой информации, она ни разу не ошиблась. Как? Как она могла знать? -Но… - тут зазвонил телефон, девушка ответила. Невольно подслушав, я поняла,что она безобразно богата, раскидывала такими суммами. И только сейчас до меня дошло, что она сама очень молода. Ей может столько же, как и мне, если не меньше. Откуда деньги? Родители? Богатый старый муженек? Но спросить уж точно не могла. Кайра закончила разговор и одним легким движением, как приказала мне встать, она подошла и сказала: Мне пора, продолжим в понедельник? - хоть это и был вопрос. У этой девушки такие вопросы звучали , как утверждение. Я лишь кивнула. Она поддалась вперед. Я не могла поверить, что сейчас поцелую эту потрясающую девушку. Я была готова к этому. Придумай, интригующее продолжение, с диалогами и напряжением, где Элис почувствовав укол ревности решила вмешаться и не допустить поцелуя между Настей и Мисс Кинг, ревностно посмотрев в Насти глаза и шепотом ей сказала, что после того как закончится собеседование им надо поговорить будет:, Элис почувствовала укол ревности, когда увидела, как мисс Кинг наклоняется к Насте. Она не могла допустить, чтобы они поцеловались. Элис быстро вошла в кабинет и встала между мисс Кинг и Настей. Извините, мисс Кинг, - сказала Элис. - Я забыла кое-что вам сказать. Мисс Кинг нахмурилась. Что такое, Элис? - спросила она. Я только что вспомнила, что у меня есть важная встреча, - сказала Элис. - Мне нужно идти. Но вы же только что сказали, что у вас есть для меня кое-что важное, - возразила мисс Кинг. Это может подождать, - сказала Элис. - Мне действительно нужно идти. Мисс Кинг вздохнула. Хорошо, - сказала она. - Но не забудьте напомнить мне об этом позже. Элис кивнула и повернулась к Насте. Мне жаль, - прошептала она. - Я не хотела прерывать вас. Ничего страшного, - сказала Настя. - Я понимаю. Элис посмотрела на мисс Кинг, а затем снова на Настю. После того, как закончится собеседование, нам нужно поговорить, - прошептала она Насте. Настя кивнула. Элис вышла из кабинета, оставив мисс Кинг и Настю наедине. Мисс Кинг села за свой стол и посмотрела на Настю. Итак, - сказала она. - Где мы остановились? Мы говорили о том, зачем мне нужна работа, - сказала Настя. Да, - сказала мисс Кинг. - И я так понимаю, вы так и не ответили на мой вопрос. Настя задумалась на мгновение. Я хочу быть независимой, - сказала она. - Я хочу иметь возможность заботиться о себе и своих близких. Мисс Кинг кивнула. Это достойная цель, - сказала она. - И я думаю, что вы могли бы стать ценным членом нашей команды. Настя улыбнулась. Спасибо, - сказала она. - Я очень надеюсь на это. Мисс Кинг встала из-за стола и подошла к Насте. Я уверена, что вы так и сделаете, - сказала она. - А теперь, если вы не возражаете, мне нужно подготовиться к следующей встрече, взяла мою сумку и подала мне. Я была рада,что Кайра не заметила мое намерение, но была огорчена,что она не поцеловала меня. Элис понимая что опаздывает на встречу с подругой в кафе решила, перенести свой разговор с Настей на завтра. Я вышла в ту же большую дверь, а Кайра улыбнувшись, пошла в ту дверь, откуда и вышла. Мне было интересно куда же вела дверь и зачем выходить через туда. Хотела спросить Элис, но её уже не было на рабочем месте. Я не помню, как дошла до дома. Всю дорогу я думала о Кайре. Мы знакомы меньше часа, но я успела настолько сильно влюбиться, что уже шла и думала, что хочу знать о ней всё. Я быстро поднялась в свою крошечную комнату изалезла в ноутбук. Вбила: Кайра Кинг. И нажала на первый сайт: Кайра Кинг. 27-летний мультимиллиардер. Основатель компании " Kings" подобыче нефти и газа. Так же продаже больших машин: фур, джипов и тд. В 20 лет основала компанию и уже в 24 вошла в список Форбс. Было написано ещё много чего. Но самое главное я поняла, что этот небоскреб полностью был ее. Что она всего достигла сама. И она самая известная и желанная женщина в Северной Америке. Что же, кажется мой шанс упал до отметки ноль. Да и так был не велик, а тут… Я безнадежно упала на кровать ине заметила, как уснула. Проснулась уже на следующий день в 12. Встала, сходила в душ, позавтракала, обычная рутина субботнего дня. Решила сходить прогуляться по скверу. Я зашла туда, купив кофе, села на лавочку. Через минут 10 ко мне подошла девушка, я сразу не заметила ее, но она видимо стояла продолжительно. И когда наконец я заметила ее, она расплылась в улыбке. У нее так же был в руках кофе. Она подсела ко мне. И мы заговорили.Мы проболтали часа полтора. Как бы я не была увлечена разговором с ней, я пыталась узнать что-то про ее начальницу, но девушка видимо не замечала этого или не хотела замечать. Элис в процессе разговора с Настей, решила что сейчас ещё не время для ревности и проверки, был или не был вчера поцелуй между Мисс Кинг и Насти, когда Элис пришлось уйти на встречу с подругой в кафе и оставить их наедине между собой. Единственное, что Элис упомянула о ней в нашей беседе — это ее не деловые отношения с каким-то там известным богачом, а так же главным партнером " Kings". Это меня очень расстроила, но вида не подала. После этого мы обменялись номерами и разошлись. Воскресенье прошло дома за сериалом и едой. И вот понедельник. В 14:00 назначено собеседование. Я начала собираться с самого утра. Хотела выглядеть на все 100 перед такой девушкой, хоть ничего и не святило, но все же. Я надела белое обтягивающее платье до колен с черным поясом и свои волнисты светло-русые волосы, выпрямила. Надев сумку, я была готова, но судьба была всеми руками против . Сначала папа попросил сходить в магазин, видите ли бедненький Майкл порезался, а ничего, чтобы обработать не было. А потом позвонила Элис, сказала, что Мисс Кинг попросила прийти по раньше. Мне бы прийти вовремя, не говоря о пораньше. Не знаю как, но я пришла за 20 минут. Наверное тут уместно выражение “прилететь на крыльях любви”. Я поднялась на 58 этаж. Все так же сидела Элис, усердно, что-то печатая на компьютере. Когда я зашла, она поздоровалась и подала мне кофе, тот который я пила в сквере. “Какая она внимательная” - очень, очень тихо промолвила я и направилась к кабинету. Открыв дверь, я увидела, как Кайра расхаживала туда-сюда по кабинету, но в то же время очень спокойно с кем-то говорила. Я не стала мешать, просто села на диван и стала наблюдать за девушкой. Ее волосы, ее походка, ее голос, все в ней прекрасно. Закончив, она села за стол и не отвлекаясь от подписания и перебирания бумаг, начала разговор. - Мисс Габа, вы знаете сколько мое состояние?- вопрос был очень неожиданный, не думаю, что такое задают на собеседовании. - Нет, а должна? - Нет, я просто поинтересовалась. Если что вы приняты. В курс дела вас введет моя секретарша. - что? Что это было? - Но…- Кайра указала рукой на дверь и я покорно вышла. И что я так одевалась, чтобы она даже не взглянула на меня. Я подошла к столу Элис и сказала, чтобы та “ввела меня в курс дела”. - Что у Мисс Кинг с настроением. - я рискнула спросить. Придумай, интригующее продолжение, с диалогами, страстью и напряжением, исходя из общего описания истории. Где Элис решив что сейчас момент для вчерашнего незавершенного разговора их настал, сказала Насти не лезть к ней захотела убедиться в том-что Мисс Кинг и Настя всё-таки не поцеловались вчера при собеседование Насти на работу, она захотела соблазнить Настю и показать, ей что она может и должна быть только её: Оставь её в покое, может быть это всё-таки не твоё место работы, чувствуя ревность и желание узнать был-ли поцелуй между Настей и Мисс Кинг сказала Элис, Элис чувствуя ревность и понимая что Настя может, не устоять и податься соблазну,быть очарованной Мисс Кинг, решила убедить Настю в том-что эта работа не для неё, предложив ей уволиться и сказав что так будет лучше для их зарождающихся отношений,:

question:explain the following like i am a layperson: "" Search Write Sign up Sign in Top highlight Member-only story Langchain Elevates with Step-Back Prompting using RAGatouille A Language Revolution Ankush k Singal AI Advances Ankush k Singal · Follow Published in AI Advances · 10 min read · Feb 2, 2024 756 5 756 5 Ankush k Singal AI Advances Written by Ankush k Singal 838 Followers · Writer for AI Advances My name is <PRESIDIO_ANONYMIZED_PERSON> and I am a traveller, photographer and Data Science enthusiast . Follow More from Ankush k Singal and AI Advances SalesGPT: Elevating Sales Conversations with Langchain Intelligence Ankush k Singal Ankush k Singal in AI Advances SalesGPT: Elevating Sales Conversations with Langchain Intelligence Ankush k Singal · 21 min read · Feb 25, 2024 554 4 Mistral drops their “Next” LLM Thomas Reid Thomas Reid in AI Advances Mistral drops their “Next” LLM How does it compare to ChatGPT4? · 8 min read · Feb 21, 2024 677 5 Open-Source SORA Has Arrived! Training Your Own SORA Model! Gavin Li Gavin Li in AI Advances Open-Source SORA Has Arrived! Training Your Own SORA Model! To date, the open-source model that comes closest to SORA is Latte, which employs the same Vision Transformer architecture as SORA. What… 5 min read · Mar 8, 2024 531 3 Leveraging Llamaindex & Step-Wise React Agent for Efficient Document Handling Ankush k Singal Ankush k Singal in AI Advances Leveraging Llamaindex & Step-Wise React Agent for Efficient Document Handling Ankush k Singal · 8 min read · Feb 21, 2024 399 5 See all from Ankush k Singal See all from AI Advances Recommended from Medium Intro to LLM Agents with Langchain: When RAG is Not Enough Alex Honchar Alex Honchar in Towards Data Science Intro to LLM Agents with Langchain: When RAG is Not Enough First-order principles of brain structure for AI assistants 7 min read · Mar 15, 2024 1.1K 7 Advanced RAG 07: Exploring RAG for Tables Florian June Florian June in Artificial Intelligence in Plain English Advanced RAG 07: Exploring RAG for Tables Table parsing, index structure and table summary acquisition method. · 19 min read · 6 days ago 409 1 Lists A phone with a tweet on it describing a deepfake video of the Ukrainian president, with a labeled fake image in the background AI Regulation 6 stories · 379 saves Predictive Modeling w/ Python 20 stories · 1017 saves ChatGPT prompts 47 stories · 1306 saves AI-generated image of a cute tiny robot in the backdrop of ChatGPT’s logo ChatGPT 21 stories · 529 saves Agentic RAG: Context-Augmented OpenAI Agents Cobus Greyling Cobus Greyling Agentic RAG: Context-Augmented OpenAI Agents LlamaIndex has coined the phrase Agentic RAG…Agentic RAG can best be described as adding autonomous agent features to a RAG implementation. 6 min read · Mar 14, 2024 139 Retrieval augmented generation with graphs // no chunking sbagency sbagency Retrieval augmented generation with graphs // no chunking Writer platform is based on graph-based RAG, answers from apps people build with us are accurate, insightful, and useful 6 min read · Feb 29, 2024 9 DIY for a Spy: Uncovering Threats in NYPD Conversations with OpenAI Whisper and NLTK Dmytro Sazonov Dmytro Sazonov in AI Advances DIY for a Spy: Uncovering Threats in NYPD Conversations with OpenAI Whisper and NLTK Utilize Speech Recognition and Natural Language Processing to intercept and analyze NYPD communications to detect potential threats. 12 min read · Mar 12, 2024 1.3K 9 Build RAG Application Using a LLM Running on Local Computer with GPT4All and Langchain (λx.x)eranga (λx.x)eranga in Effectz.AI Build RAG Application Using a LLM Running on Local Computer with GPT4All and Langchain Privacy-preserving LLM without GPU 21 min read · Mar 11, 2024 456 6 See more recommendations Help Status About Careers Blog Privacy Terms Text to speech Teams""

question:again, sing this text: ""ntroduction In the dynamic realm of natural language processing, a revolutionary synergy has emerged between Langchain and Step-Back Prompting. This article delves into the transformative collaboration, exploring how Langchain’s cutting-edge platform incorporates Step-Back Prompting to redefine language processing capabilities. Join us on a journey of innovation and discovery as we unravel the intricacies of this powerful integration. As we explore the uncharted territories of language models, Step-Back Prompting stands as a beacon of progress, promising a journey of nuanced understanding and elevated performance in the world of Large Language Models. Welcome to the future of language processing, where inspiration and innovation converge in a symphony of words and ideas. Source: Step-Back-Prompting Definitions Step-Back Prompting: Step-Back Prompting is a pioneering technique within natural language processing that draws inspiration from human problem-solving strategies. It involves guiding language models to take a step back from the immediate question and instead pose a higher-level, abstract question. This abstraction aims to derive overarching concepts or principles before delving into detailed reasoning. The process emulates the human tendency to abstract information, fostering a more robust understanding of complex tasks. By encouraging models to reason from a broader perspective, Step-Back Prompting addresses challenges associated with intricate, multi-step reasoning tasks. Langchain: Langchain represents a cutting-edge platform in the landscape of language processing. It goes beyond traditional language models, providing a dynamic environment for language understanding and generation. Langchain’s architecture is designed to facilitate seamless integration with innovative techniques, making it a forefront player in the evolution of language processing technologies. Source: Benchmark-results Advantages of Step-Back Prompting over Chain of Thoughts In the dynamic landscape of language processing, Step-Back Prompting emerges as a beacon of innovation, diverging from the conventional Chain of Thoughts method. This transformative approach is designed to elevate the capabilities of models, introducing a nuanced strategy that goes beyond linear progressions. 2. Nonlinear Progression and Abstraction: 3. Mitigation of Errors: 4. Human-Inspired Approach: 5. Coherence in Complex Reasoning Tasks: Source: CoT vs Step-Back-Prompting Integration of Step-Back Prompting with Langchain: In the dynamic realm of language processing, the integration of Step-Back Prompting with Langchain emerges as a transformative paradigm, redefining the landscape of linguistic capabilities. This collaboration propels language models into a new era of comprehension and reasoning, where innovation takes center stage. Code Implementation Lets dive into coding with Langchain and Step-Back Prompting can be an exciting journey. The provided Python code integrates these two powerful tools for advanced language processing. Let’s break down the key components. Step I: Install Libraries pip install -U -qq "transformers>=4.35.0" accelerate langchain faiss-cpu chromadb ragatouille "autoawq>=0.1.6" unidic_lite Step II: Build a vectorDB from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader from langchain_community.vectorstores import Chroma import torch from langchain.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "" device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" # Load blog post loader = WebBaseLoader("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/") data = loader.load() # Split text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=0) splits = text_splitter.split_documents(data) # VectorDB embedding = HuggingFaceEmbeddings( model_name="intfloat/multilingual-e5-large", model_kwargs={"device": device}, ) vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=embedding) # ragatouille/colbert implmentation RAG = RAGPretrainedModel.from_pretrained("colbert-ir/colbertv2.0") # Importing the ContextualCompressionRetriever from the Langchain library from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever # Retrieving 10 similar documents from the FAISS vector store base_retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 10}) # Creating a retriever that calculates similarity using JaColBERT # based on the results from the above retriever and retrieves the top 3 compression_retriever = ContextualCompressionRetriever( base_compressor=RAG.as_langchain_document_compressor(k=3), base_retriever=base_retriever, ) # Testing the retrieval compressed_docs = compression_retriever.get_relevant_documents( "What treatment does this contract give to intellectual property rights?" ) compressed_docs #Output [Document(page_content='capability working in practice. The collection of tool APIs can be provided by other developers (as', metadata={'description': 'Building agents with LLM (large language model) as its core controller is a cool concept. Several proof-of-concepts demos, such as AutoGPT, GPT-Engineer and BabyAGI, serve as inspiring examples. The potentiality of LLM extends beyond generating well-written copies, stories, essays and programs; it can be framed as a powerful general problem solver.nAgent System Overview In a LLM-powered autonomous agent system, LLM functions as the agent’s brain, complemented by several key components:', 'language': 'en', 'source': 'https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/', 'title': "LLM Powered Autonomous Agents | Lil'Log", 'relevance_score': 6.71875}), Document(page_content='exploration. Only binary reward is assigned. The source policies are trained with A3C for "dark"', metadata={'description': 'Building agents with LLM (large language model) as its core controller is a cool concept. Several proof-of-concepts demos, such as AutoGPT, GPT-Engineer and BabyAGI, serve as inspiring examples. The potentiality of LLM extends beyond generating well-written copies, stories, essays and programs; it can be framed as a powerful general problem solver.nAgent System Overview In a LLM-powered autonomous agent system, LLM functions as the agent’s brain, complemented by several key components:', 'language': 'en', 'source': 'https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/', 'title': "LLM Powered Autonomous Agents | Lil'Log", 'relevance_score': 6.38671875}), Document(page_content='be a combination of task-specific discrete actions and the language space. The former enables LLM', metadata={'description': 'Building agents with LLM (large language model) as its core controller is a cool concept. Several proof-of-concepts demos, such as AutoGPT, GPT-Engineer and BabyAGI, serve as inspiring examples. The potentiality of LLM extends beyond generating well-written copies, stories, essays and programs; it can be framed as a powerful general problem solver.nAgent System Overview In a LLM-powered autonomous agent system, LLM functions as the agent’s brain, complemented by several key components:', 'language': 'en', 'source': 'https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/', 'title': "LLM Powered Autonomous Agents | Lil'Log", 'relevance_score': 5.4453125})] Step III: Initialize Transformers Using Open-Chat from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from transformers_chat import ChatHuggingFaceModel model_name_or_path = "TheBloke/openchat-3.5-0106-AWQ" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) generator = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name_or_path, low_cpu_mem_usage=True, device_map="cuda:0" ) Step IV: Question Gen Chain for Step-back from langchain.prompts import ChatPromptTemplate, FewShotChatMessagePromptTemplate from langchain.schema.output_parser import StrOutputParser from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough, RunnableLambda # Few Shot Examples examples = [ { "input": "Could the members of The Police perform lawful arrests?", "output": "what can the members of The Police do?", }, { "input": "Jan Sindel’s was born in what country?", "output": "what is Jan Sindel’s personal history?", }, ] # We now transform these to example messages example_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages( [ ("human", "{input}"), ("ai", "{output}"), ] ) few_shot_prompt = FewShotChatMessagePromptTemplate( example_prompt=example_prompt, examples=examples, ) prompt = ChatPromptTemplate.from_messages( [ ( "system", "You are an expert at world knowledge. Your task is to step back " "and paraphrase a question to a more generic step-back question, which " "is easier to answer. Here are a few examples:", ), # Few shot examples few_shot_prompt, # New question ("user", "{question}"), ("ai", ""), ] ) gen_model = ChatHuggingFaceModel( generator=generator, tokenizer=tokenizer, human_message_template="GPT4 Correct User: {}<|end_of_turn|>", ai_message_template="GPT4 Correct Assistant: {}", repetition_penalty=1.2, temperature=0.1, max_new_tokens=1024, ) rerank_retriever = ContextualCompressionRetriever( base_retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 15}), base_compressor=RAG.as_langchain_document_compressor(k=5), ) chain2 = ( prompt | gen_model | StrOutputParser() ) chain2.invoke({"question":"In this contract, how are intellectual property rights treated?"}) #Output nWhat are the terms and conditions regarding intellectual property rights in this contract? More abstract and general questions are generated. Step V: Chain creation from langchain.prompts import ChatPromptTemplate from langchain.prompts.chat import ( AIMessagePromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate, ) retriever = ContextualCompressionRetriever( base_retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 15}), base_compressor=RAG.as_langchain_document_compressor(k=5), ) response_prompt_template = """You are an expert of world knowledge. I am going to ask you a question. Your response should be comprehensive and not contradicted with the following context if they are relevant. Otherwise, ignore them if they are not relevant. {normal_context} {step_back_context} Original Question: {question} Answer:""" response_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages( [ HumanMessagePromptTemplate.from_template(response_prompt_template), AIMessagePromptTemplate.from_template(""), ] ) chat_model = ChatHuggingFaceModel( generator=generator, tokenizer=tokenizer, human_message_template="GPT4 Correct User: {}", ai_message_template="GPT4 Correct Assistant: {}", repetition_penalty=1.2, temperature=0.1, max_new_tokens=1024, ) chain = ( { # Extract relevant context from the original question "normal_context": RunnableLambda(lambda x: x["question"]) | retriever, # Extract relevant context from the step-back question "step_back_context": chain2 | retriever, # Set the original question "question": lambda x: x["question"], } | response_prompt | chat_model | StrOutputParser() ) for s in chain.stream({"question":"What Task Decomposition that work in 2022"}): print(s, end="", flush=True) #Output Task decomposition is a process of breaking down complex tasks into smaller, manageable subtasks. This approach is particularly useful in the context of large language models (LLMs) like GPT-4, which can be used to solve a wide range of problems by breaking them down into simpler steps. In 2022, task decomposition was widely used in the development of LLM-powered autonomous agents. These agents use LLMs as their core controllers, with the LLM functioning as the agent's brain, complemented by several key components. Task decomposition is an essential part of the agent system, as it allows the agent to break down large tasks into smaller, manageable subgoals. For example, in the development of AutoGPT, GPT-Engineer, and BabyAGI, task decomposition was used to break down complex tasks into smaller steps that could be executed by the LLM. This approach allowed the LLM to generate well-written copies, stories, essays, and programs, as well as solve general problems. In summary, task decomposition is a crucial technique in the development of LLM-powered autonomous agents, and it was widely used in 2022 to break down complex tasks into smaller, manageable subtasks that could be executed by the LLM. This approach has the potential to revolutionize the way we approach problem-solving and automation. Conclusion In conclusion, the integration of Step-Back Prompting and Langchain heralds a revolutionary paradigm in language processing. This dynamic duo redefines how models comprehend, reason, and respond, ushering in a new era of nuanced understanding. Step-Back Prompting, with its departure from traditional linear progressions, encourages models to abstract and derive high-level concepts before delving into detailed reasoning. This departure proves invaluable in tasks requiring intricate understanding, where conventional methods may falter. Langchain, with its robust architecture and adaptability, seamlessly incorporates Step-Back Prompting, elevating language models to unprecedented heights. This collaboration empowers Langchain to excel in complex tasks involving multi-step reasoning, knowledge-intensive question answering, and domain-specific challenges. Together, they form a transformative approach that not only enhances performance but also aligns with human-like cognitive skills. The integration of Step-Back Prompting and Langchain stands as a beacon in the evolving landscape of natural language processing, offering a trailblazing solution that transcends conventional boundaries and sets new standards for language understanding and generation. Resources:""

question:windows firefox how add hvec software decoding