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Mise en œuvre du prompt few-shot

Il est temps d'assembler vos composants pour former une chaîne. Le prompt « few-shot » que vous avez créé lors de l'exercice précédent est toujours disponible, ainsi que les commandes « examples » et « example_prompt ».

Toutes les classes LangChain nécessaires à la réalisation de cet exercice ont été préchargées pour vous.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Développement d'applications LLM avec LangChain</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Instancier un modèle LLM de chat OpenAI à l'aide de la classe ChatOpenAI.
  • Veuillez créer une chaîne à partir du modèle d'invite et du LLM à l'aide de l'opérateur ` | , puis l'invoquer à l'aide de 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