始める無料で始める

Few-shot プロンプティングの実装

いよいよコンポーネントをまとめてチェーンにします！前の演習で作成した few-shot プロンプトは、examples と example_prompt とともに引き続き利用できます。

この演習を完了するために必要な LangChain の各クラスは、すでに読み込まれています。

この演習はコースの一部です

LangChain で開発する LLM アプリケーション

コースを見る

演習の手順

  • ChatOpenAI クラスを使って OpenAI のチャット LLM をインスタンス化します。
  • プロンプトテンプレートと LLM を | 演算子でつないでチェーンを作成し、.invoke() メソッドで実行します。

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。

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?"}))
コードを編集して実行