Costruire suggerimenti per catene sequenziali

Nei prossimi due esercizi lavorerai per creare un sistema per aiutare le persone ad apprendere nuove abilità. Questo sistema deve essere costruito in sequenza, in modo che gli studenti possano modificare i piani in base alle loro preferenze e ai loro vincoli. Utilizzerai le tue competenze di LangChain LCEL per costruire una catena sequenziale per realizzare questo sistema e il primo passo è quello di progettare i modelli di prompt che verranno utilizzati da questo sistema.

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Sviluppare applicazioni LLM con LangChain

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Istruzioni dell'esercizio

Crea un modello di prompt chiamato learning_prompt che prende in input "activity" e crea un piano di apprendimento.
Crea un modello di prompt chiamato time_prompt che prende un input "learning_plan" e lo modifica per adattarlo a una settimana.
Invoca learning_prompt con un'attività a tua scelta (prova "play golf" se sei in difficoltà con le idee).

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Create a prompt template that takes an input activity
learning_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["____"],
    template="I want to learn how to {activity}. Can you suggest how I can learn this step-by-step?"
)

# Create a prompt template that places a time constraint on the output
time_prompt = PromptTemplate(
    ____,
    template="I only have one week. Can you create a plan to help me hit this goal: {learning_plan}."
)

# Invoke the learning_prompt with an activity
print(learning_prompt.____({"activity": "____"}))

Modifica ed esegui il codice

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IntermediárioNível de habilidade

4.8+

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Welcome to the LangChain framework for building applications on LLMs! You'll learn about the main components of LangChain, including models, chains, agents, prompts, and parsers. You'll create chatbots using both open-source models from Hugging Face and proprietary models from OpenAI, create prompt templates, and integrate different chatbot memory strategies to manage context and resources during conversations.

Exercise 1: The LangChain ecosystem Exercise 2: OpenAI models in LangChain!Exercise 3: Hugging Face models in LangChain!Exercise 4: Prompt templates Exercise 5: Prompt templates and chaining Exercise 6: Chat prompt templates Exercise 7: Few-shot prompting Exercise 8: Creating the few-shot example set Exercise 9: Building the few-shot prompt template Exercise 10: Implementing few-shot prompting

Time to level up your LangChain chains! You'll learn to use the LangChain Expression Language (LCEL) for defining chains with greater flexibility. You'll create sequential chains, where inputs are passed between components to create more advanced applications. You'll also begin to integrate agents, which use LLMs for decision-making.

Exercise 1: Catene sequenziali Exercise 2: Costruire suggerimenti per catene sequenziali

Esercizio in corso

Exercise 3: Chain sequenziali con LCEL Exercise 4: Introduzione agli agenti LangChain Exercise 5: Cos'è un agent?Exercise 6: Agenti ReAct Exercise 7: Strumenti personalizzati per gli agenti Exercise 8: Definizione di una funzione per l'utilizzo degli strumenti Exercise 9: Creare tool personalizzati Exercise 10: Integrare strumenti personalizzati con gli agenti

One limitation of LLMs is that they have a knowledge cut-off due to being trained on data up to a certain point. In this chapter, you'll learn to create applications that use Retrieval Augmented Generation (RAG) to integrate external data with LLMs. The RAG workflow contains a few different processes, including splitting data, creating and storing the embeddings using a vector database, and retrieving the most relevant information for use in the application. You'll learn to master the entire workflow!

Exercise 1: Integrating document loaders Exercise 2: PDF document loaders Exercise 3: CSV document loaders Exercise 4: HTML document loaders Exercise 5: Splitting external data for retrieval Exercise 6: Splitting by character Exercise 7: Recursively splitting by character Exercise 8: Splitting HTML Exercise 9: RAG storage and retrieval using vector databases Exercise 10: Preparing the documents and vector database Exercise 11: Building a retrieval prompt template Exercise 12: Creating a RAG chain Exercise 13: Wrap-up!