Začněte nyníZačněte zdarma

Sekvenční řetězce s LCEL

Teď, když máš připravené šablony promptů, je čas spojit vše dohromady – včetně LLM – pomocí řetězců a LCEL. K dispozici máš už předem definovaný llm, který používá model gpt-4o-mini od OpenAI.

Při posledním kroku, kdy řetězec zavoláš, si klidně vyber libovolnou aktivitu! Pokud tě nic nenapadá, zkus zadat "play the harmonica".

Toto cvičení je součástí kurzu

Vývoj LLM aplikací s LangChain

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Vytvoř sekvenční řetězec pomocí LCEL, který předá learning_prompt do llm a výstup pošle do time_prompt, který ho znovu odešle do llm.
  • První část by měla vytvořit slovník s klíčem "learning_plan" a prvním řetězcem jako hodnotou.
  • Zavolej řetězec metodou .invoke() s aktivitou podle vlastního výběru!

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

learning_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["activity"],
    template="I want to learn how to {activity}. Can you suggest how I can learn this step-by-step?"
)

time_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["learning_plan"],
    template="I only have one week. Can you create a concise plan to help me hit this goal: {learning_plan}."
)

# Complete the sequential chain with LCEL
seq_chain = ({"learning_plan": ____ | ____ | ____}
    | ____
    | ____
    | StrOutputParser())

# Call the chain
print(seq_chain.____({"____": "____"}))
Upravit a spustit kód