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LCEL로 만드는 순차 체인

프롬프트 템플릿을 만들었으니, 이제 LLM을 포함해 모든 요소를 체인과 LCEL로 연결해 볼 차례예요. OpenAI의 gpt-4o-mini 모델을 사용하는 llm은 이미 정의되어 있어요.

마지막으로 체인을 호출할 때는 원하는 어떤 활동이든 넣어 보세요! 아이디어가 떠오르지 않으면 "play the harmonica"를 입력해 보셔도 좋아요.

이 연습은 강의의 일부입니다

LangChain으로 LLM 애플리케이션 개발하기

강의 보기

연습 안내

  • LCEL을 사용해 learning_prompt를 llm에 전달하고, 해당 출력을 time_prompt에 넣어 다시 llm으로 보내는 순차 체인을 만드세요.
  • 첫 단계에서는 "learning_plan"을 키로, 첫 번째 체인을 값으로 하는 딕셔너리를 만들어야 해요.
  • .invoke() 메서드로, 원하는 활동을 넣어 체인을 호출하세요!

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

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.____({"____": "____"}))
코드 편집 및 실행