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Mettre en œuvre le few-shot prompting

Il est temps de combiner vos composants dans une chaîne ! L'invite few-shot que vous avez créée dans l'exercice précédent est toujours disponible, ainsi que examples et example_prompt.

Toutes les classes LangChain nécessaires pour réaliser cet exercice ont été préchargées pour vous.

Cette activité fait partie du cours

Développer des applications LLM avec LangChain

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Instructions de l’exercice

  • Instanciez un LLM de clavardage OpenAI à l'aide de la classe ChatOpenAI.
  • Créez une chaîne à partir du gabarit d'invite et du LLM en utilisant l'opérateur |, puis exécutez-la avec la méthode .invoke().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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?"}))
Modifier et exécuter le code