Gabarits d'invite pour clavardage
Étant donné l'importance des modèles de clavardage dans de nombreuses applications LLM, LangChain offre des fonctionnalités pour créer des gabarits d'invite afin de structurer les messages selon différents rôles de clavardage.
La classe ChatPromptTemplate a déjà été importée pour vous, et un LLM a déjà été défini.
Cette activité fait partie du cours
Développer des applications LLM avec LangChain
Instructions de l’exercice
- Utilisez
ChatPromptTemplate.from_messages()pour convertir les paires rôle-message en un gabarit d'invite de clavardage. - Attribuez des rôles appropriés aux messages fournis afin de créer un modèle de conversation.
- Créez une chaîne LCEL et exécutez-la avec l'entrée fournie.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
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)