채팅 프롬프트 템플릿
많은 LLM 애플리케이션에서 채팅 모델이 중요하기 때문에, LangChain은 서로 다른 채팅 역할에 맞춰 메시지를 구성하는 프롬프트 템플릿 기능을 제공합니다.
ChatPromptTemplate 클래스는 이미 임포트되어 있고, LLM도 미리 정의되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
LangChain으로 LLM 애플리케이션 개발하기
연습 안내
ChatPromptTemplate.from_messages()를 사용해 역할-메시지 쌍을 채팅 프롬프트 템플릿으로 변환하세요.- 대화 패턴을 만들 수 있도록 제공된 메시지에 적절한 역할을 지정하세요.
- LCEL 체인을 생성하고 제공된 입력으로 호출하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", api_key='')
# Create a chat prompt template
prompt_template = ChatPromptTemplate.____(
[
("____", "You are a geography expert that returns the colors present in a country's flag."),
("____", "France"),
("____", "blue, white, red"),
("____", "{country}")
]
)
# Chain the prompt template and model, and invoke the chain
llm_chain = ____ | llm
country = "Japan"
response = llm_chain.invoke({"country": country})
print(response.content)