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
Développement d'applications LLM avec LangChain
Instructions
- Instanciez un LLM de chat OpenAI.
- Créez une chaîne à partir du LLM et du modèle de prompt, puis invoquez-la sur l'entrée fournie.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
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?"}))