Plantillas de mensajes de chat
Dada la importancia de los modelos de chat en muchas aplicaciones de LLM, LangChain proporciona funciones para crear plantillas de avisos para estructurar mensajes destinados a distintos roles de chat.
La clase ChatPromptTemplate
ya se ha importado para ti, y ya se ha definido un LLM.
Este ejercicio forma parte del curso
Desarrollar aplicaciones LLM con LangChain
Instrucciones de ejercicio
- Asigna los roles adecuados a los mensajes proporcionados y conviértelos en una plantilla de mensaje de chat.
- Crea una cadena LCEL e invócala con la entrada proporcionada.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", api_key='')
# Create a chat prompt template
prompt_template = ChatPromptTemplate.____(
[
("____", "You are a geography expert that returns the colors present in a country's flag."),
("____", "France"),
("____", "blue, white, red"),
("____", "{country}")
]
)
# Chain the prompt template and model, and invoke the chain
llm_chain = ____
country = "Japan"
response = llm_chain.invoke({"country": country})
print(response.content)