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Sequentielle Ketten mit LCEL

Nachdem du deine Souffleurvorlagen erstellt hast, ist es an der Zeit, alles zusammenzubinden, einschließlich der LLM, mit Ketten und LCEL. Für dich wurde bereits eine llm definiert, die das gpt-4o-mini Modell von OpenAI verwendet.

Für den letzten Schritt, den Aufruf der Kette, kannst du jede beliebige Aktivität einfügen! Wenn du auf der Suche nach Ideen bist, versuche, "play the harmonica" einzugeben.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Entwicklung von LLM Anwendungen mit LangChain

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle eine sequentielle Kette mit LCEL, die learning_prompt an llm weitergibt und die Ausgabe an time_prompt weiterleitet, um sie an llm weiterzuleiten.
  • Ruf die Kette mit der Aktivität deiner Wahl an!

Interaktive Übung zum Anfassen

Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.

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 = ({"____": ____ | ____ | StrOutputParser()}
    | ____
    | ____
    | StrOutputParser())

# Call the chain
print(seq_chain.____({"____": "____"}))
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