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LCEL を使ったシーケンシャルチェーン

プロンプトテンプレートが完成したので、チェーンと LCEL を使って LLM も含めたすべてを組み合わせましょう。OpenAI の llm モデルを使用する gpt-4o-mini はすでに定義されています。

チェーンを呼び出す最後のステップでは、任意のアクティビティを入力してください。アイデアが思い浮かばない場合は、"play the harmonica" を試してみましょう。

この演習はコースの一部です

LangChainを使ったLLMアプリケーション開発

コースを見る

演習の手順

  • learning_prompt を llm に渡し、その出力を time_prompt に渡して再度 llm に送る、LCEL を使ったシーケンシャルチェーンを作成します。
  • 最初の部分では、"learning_plan" をキー、最初のチェーンを値とする辞書を作成します。
  • 好きなアクティビティを指定して、.invoke() メソッドでチェーンを呼び出しましょう。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

learning_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["activity"],
    template="I want to learn how to {activity}. Can you suggest how I can learn this step-by-step?"
)

time_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["learning_plan"],
    template="I only have one week. Can you create a concise plan to help me hit this goal: {learning_plan}."
)

# Complete the sequential chain with LCEL
seq_chain = ({"learning_plan": ____ | ____ | ____}
    | ____
    | ____
    | StrOutputParser())

# Call the chain
print(seq_chain.____({"____": "____"}))
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