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Implementación de prompts de pocos disparos

Es hora de combinar tus componentes en una cadena. El prompt de pocos disparos que creaste en el ejercicio anterior sigue estando disponible para que lo utilices, junto con examples y example_prompt.

Todas las clases de LangChain necesarias para completar este ejercicio ya están precargadas.

Este ejercicio forma parte del curso

Desarrollo de aplicaciones LLM con LangChain

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Instrucciones del ejercicio

  • Instancia un LLM de chat de OpenAI utilizando la clase ChatOpenAI.
  • Crea una cadena a partir de la plantilla de solicitud y LLM utilizando el operador | y, a continuación, invócala utilizando el método .invoke().

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

prompt_template = FewShotPromptTemplate(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    suffix="Question: {input}",
    input_variables=["input"],
)

# Create an OpenAI chat LLM
llm = ____(model="gpt-4o-mini", api_key='')

# Create and invoke the chain
llm_chain = ____
print(____({"input": "What is Jack's favorite technology on DataCamp?"}))
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