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Cadenas secuenciales con LCEL

Con tus plantillas de avisos creadas, es hora de unirlo todo, incluido el LLM, utilizando cadenas y LCEL. Ya se ha definido para ti un llm que utiliza el modelo gpt-4o-mini de OpenAI.

Para el paso final de llamar a la cadena, ¡siéntete libre de insertar cualquier actividad que desees! Si te cuesta encontrar ideas, prueba a introducir "play the harmonica".

Este ejercicio forma parte del curso

Desarrollar aplicaciones LLM con LangChain

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Instrucciones de ejercicio

  • Crea una cadena secuencial utilizando LCEL que pase de learning_prompt a llm, y alimente la salida en time_prompt para reenviarla a llm.
  • ¡Llama a la cadena con la actividad que elijas!

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

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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