# [LangChain] 範例－旅遊花費計算並判斷結果

日期：2023/09/18

## 敘述
- 主題：initialize_agent()、SimpleSequentialChain()
- 使用情境：。透過此程式，便可將旅遊花費敘述丟到其中讓其進行計算，並且根據預先設定的金額區間進行分類。
- 輸入：如上記帳範例
- 輸出：加總花費金額，並根據金額回覆分類結果

## 目錄
- [1. 定義chain](#1-定義chain)
- [2. 輸入輸出](#2-輸入輸出)
- [補充](#補充)

____________________

## 1. 定義chain

導入套件

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import (
    PromptTemplate
)
from langchain import LLMChain
llm = ChatOpenAI(temperature=0)

from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.agents import AgentType
from langchain.agents import load_tools
from langchain.chains import SimpleSequentialChain

分別定義chain1、chain2，並使用SimpleSequentialChain()所有chain串接。
chain1為Agent，使用工具為llm-math，這個chain將用於加總輸入的旅遊花費項目。
chain2為LLMChain，輸入為chain1計算出的總花費金額，根據這個金額確認prompt中的哪個條件，並產生對應輸出。

備註：
※ 提供給initialize_agent()的模型，可考慮使用OpenAI()，而非ChatOpenAI()，可讓模型對文字的理解更加正確，進而產生正確的結果。
詳細參考[補充](#補充)

#定義Chain1
#載入tool
tools = load_tools(["llm-math"], llm=llm)
#定義agent
agent = initialize_agent(tools,
                         #OpenAI(),  #若model對於prompt的理解不夠正確，可嘗試將下一行的llm換成OpenAI()
                         llm,
                         agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
                         verbose=True)
chain_one = agent


#定義Chain2
template = """<>內為我某次出去旅遊的花費，請根據以下方式判斷如何輸出。

條件：
1. 花費若'小於5000'，請輸出：
總花費、『提醒您，本次花費非常節省。』
2. 花費若於'5000到7500之間'，請輸出：
總花費、『提醒您，本次花費適中。』
3. 花費若於'7500到10000之間'，請輸出：
總花費、『提醒您，本次花費超出預算。』
4. 花費'超過10000'，請輸出：
總花費、『提醒您，本次花費嚴重超標。』

<{money}>"""
chain_two = LLMChain.from_string(llm=llm, template=template) 

overall_chain = SimpleSequentialChain(
                  chains=[chain_one, chain_two],
                  verbose=True)

## 2. 輸入輸出

#輸入文本
input_text = """
這趟旅行中分別花了這些費用，車資2000，住宿1500，幫自己和其他兩人付早餐錢各140，
自己和女朋友午餐錢各660，自己和女朋友晚餐錢各450，沒有吃消夜，
點心花了30，飲料錢70。

上述是我旅遊的花費。
幫我加總所有金額。
"""

overall_chain.run(input_text)

:::success
\> Entering new SimpleSequentialChain chain...

\> Entering new AgentExecutor chain...
I need to add up all the expenses listed.
Action: Calculator
Action Input: 2000 + 1500 + (140 * 3) + (660 * 2) + (450 * 2) + 30 + 70
Observation: Answer: 6240
Thought:I now know the final answer
Final Answer: The total expenses amount to 6240.

\> Finished chain.
The total expenses amount to 6240.
總花費為6240，屬於5000到7500之間，因此輸出為：
總花費、『提醒您，本次花費適中。』

\> Finished chain.
'總花費為6240，屬於5000到7500之間，因此輸出為：\n總花費、『提醒您，本次花費適中。』'
:::

程式輸出結果為：總花費為6240，屬於5000到7500之間，因此輸出為：\n總花費、『提醒您，本次花費適中。

透過定義好的chain幫忙完成計算並進行分類。

## 補充

實際測試時發現，既使已明確地要求要如何產生輸出，模型仍沒辦法很好地理解。若此時改使用OpenAI()將會改善結果。

狀況可參考以下例子：
chain2改使用以下prompt。每個條件中敘述區間值－『小於5000』的位置少了''符號，將使用這個prompt觀察OpenAI()和OpenAIChat()各自產生的結果。

template = """<>內為我某次出去旅遊的花費，請根據以下方式判斷如何輸出。

條件：
1. 花費若小於5000，請輸出：
總花費、『提醒您，本次花費非常節省。』
2. 花費若於5000到7500之間，請輸出：
總花費、『提醒您，本次花費適中。』
3. 花費若於7500到10000之間，請輸出：
總花費、『提醒您，本次花費超出預算。』
4. 花費超過10000，請輸出：
總花費、『提醒您，本次花費嚴重超標。』

<{money}>"""

**使用OpenAIChat()**
預期輸出應該如同prompt，僅有總花費和後面的文字；然而下面的輸出多了許多額外的字眼，並且出現分類錯誤的問題。
:::success
\> Entering new SimpleSequentialChain chain...

\> Entering new AgentExecutor chain...
I need to add up all the expenses listed.
Action: Calculator
Action Input: 3600 + 1500 + (140*3) + (660*2) + (450*2) + 0 + 30 + 70 + 0
Observation: Answer: 7840
Thought:I now know the final answer
Final Answer: The total expenses amount to 7840.

\> Finished chain.
The total expenses amount to 7840.
總花費為7840，根據條件2，輸出為『提醒您，本次花費適中。』

\> Finished chain.
'總花費為7840，根據條件2，輸出為『提醒您，本次花費適中。』'
:::

**使用OpenAI()**
同樣的prompt，將model換成OpenAI()以後，可發現輸出的表現變好了。
:::success
\> Entering new SimpleSequentialChain chain...

\> Entering new AgentExecutor chain...
I need to add all of these expenses together
Action: Calculator
Action Input: 3600 + 1500 + (140*3) + (660*2) + (450*2) + 0 + 30 + 70 + 0
Observation: Answer: 7840
Thought: I now know the final answer
Final Answer: 旅遊所有花費共 7840 元。

\> Finished chain.
旅遊所有花費共 7840 元。
旅遊所有花費共 7840 元。
提醒您，本次花費超出預算。

\> Finished chain.
'旅遊所有花費共 7840 元。\n提醒您，本次花費超出預算。'
:::