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
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?"}))