検索プロンプトテンプレートの構築
ドキュメントがベクターデータベースに取り込まれ、検索できるようになったので、検索されたドキュメントのチャンクとユーザーの質問を組み合わせるチャットプロンプトテンプレートを設計する必要があります。
プロンプトの基本構造はすでに用意されています。message 文字列に適切な入力変数のプレースホルダーを追加し、その文字列をチャットプロンプトテンプレートに変換してください。
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
演習の手順
- メッセージ文字列を完成させ、取得した文書の動的挿入用のプレースホルダー
contextとユーザー入力質問questionを追加します。 messageから「人間」ロールの.from_messages()メソッドを使ってチャットプロンプトテンプレートを作成します。
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。
# Add placeholders to the message string
message = """
Answer the following question using the context provided:
Context:
____
Question:
____
Answer:
"""
# Create a chat prompt template from the message string
prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([("____", ____)])