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Plantillas de prompts de chat

Dada la importancia de los modelos de chat en muchas aplicaciones LLM, LangChain proporciona funcionalidad para crear plantillas de prompts rápidos con el fin de estructurar mensajes para diferentes roles de chat.

La clase ChatPromptTemplate ya se ha importado y ya se ha definido un LLM.

Este ejercicio forma parte del curso

Desarrollo de aplicaciones LLM con LangChain

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Instrucciones del ejercicio

  • Utiliza ChatPromptTemplate.from_messages() para convertir los pares de roles y mensajes en una plantilla de indicaciones de chat.
  • Asigna las funciones adecuadas a los mensajes proporcionados para crear un patrón de conversación.
  • Crea una cadena LCEL y llámala con la entrada proporcionada.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

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 = ____ | llm

country = "Japan"
response = llm_chain.invoke({"country": country})
print(response.content)
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