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
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": ____}))