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フューショットプロンプティングの実装

これまでに作成したコンポーネントをチェーンとしてまとめましょう。前の演習で作成した Few-shot プロンプトは引き続き使用できます。examples と example_prompt も利用可能です。

この演習に必要な LangChain のクラスはすべて事前に読み込まれています。

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

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演習の手順

  • ChatOpenAI クラスを使用して、OpenAI のチャット LLM をインスタンス化します。
  • | 演算子を使ってプロンプトテンプレートと LLM からチェーンを作成し、.invoke() メソッドを呼び出して実行します。

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?"}))
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