Plantillas y encadenamiento de preguntas
En este ejercicio, empezarás a utilizar dos de los componentes básicos de LangChain: ¡las plantillas de avisos y las cadenas!
Las clases necesarias para completar este ejercicio, incluyendo ChatOpenAI, han sido precargadas para ti.
Este ejercicio forma parte del curso
Desarrollar aplicaciones LLM con LangChain
Instrucciones del ejercicio
- Convierte el texto
templateproporcionado en una plantilla de aviso estándar (no de chat). - Crea una cadena para pasar la plantilla de avisos a LLM.
- Invoca la cadena en la variable
questionproporcionada.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
# 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": ____}))