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Aufforderungsvorlagen und Verkettung

In dieser Übung fängst du an, zwei der wichtigsten Komponenten von LangChain zu verwenden: Prompt-Vorlagen und Ketten!

Die Klassen, die du für diese Übung benötigst, einschließlich ChatOpenAI, wurden bereits für dich geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Entwicklung von LLM Anwendungen mit LangChain

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Anleitung zur Übung

  • Konvertiere den bereitgestellten template Text in eine Standardvorlage (ohne Chat).
  • Erstelle eine Kette, um die Prompt-Vorlage an die LLM zu übergeben.
  • Rufe die Kette über die angegebene Variable question auf.

Interaktive Übung zum Anfassen

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

# Create a prompt template from the template string
template = "You are an artificial intelligence assistant, answer the question. {question}"
prompt = PromptTemplate.____(
    template=____
)

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", api_key='')	

# Create a chain to integrate the prompt template and LLM
llm_chain = ____ | ____

# Invoke the chain on the question
question = "How does LangChain make LLM application development easier?"
print(llm_chain.invoke({"question": ____}))
Bearbeiten und Ausführen von Code