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चैट प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स

कई LLM एप्लिकेशन्स में चैट मॉडल्स के महत्व को देखते हुए, LangChain विभिन्न चैट roles को मैसेज स्ट्रक्चर देने के लिए प्रॉम्प्ट टेम्पलेट बनाने की सुविधा प्रदान करता है.

ChatPromptTemplate क्लास पहले ही आपके लिए इम्पोर्ट कर दी गई है, और एक LLM पहले से परिभाषित है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

LangChain के साथ LLM एप्लिकेशन विकसित करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • ChatPromptTemplate.from_messages() का उपयोग करके role-message पेयर्स को एक चैट प्रॉम्प्ट टेम्पलेट में बदलें.
  • दिए गए मैसेज को उपयुक्त roles असाइन करें ताकि एक बातचीत का पैटर्न बन सके.
  • एक LCEL चेन बनाएँ और दिए गए इनपुट के साथ उसे invoke करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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)
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