검색 프롬프트 템플릿 만들기
이제 문서가 벡터 데이터베이스에 적재되어 검색할 준비가 되었으니, 검색된 문서 청크와 사용자 입력 질문을 결합할 채팅 프롬프트 템플릿을 설계해야 해요.
프롬프트의 일반 구조는 이미 제공되어 있으니, 목표는 message 문자열에 올바른 입력 변수 플레이스홀더를 삽입하고, 문자열을 채팅 프롬프트 템플릿으로 변환하는 것이에요.
이 연습은 강의의 일부입니다
LangChain으로 LLM 애플리케이션 개발하기
연습 안내
- 검색된 문서를 동적으로 삽입할
context와 사용자 입력 질문인question에 대한 플레이스홀더가 포함되도록 message 문자열을 완성하세요. - "human" 역할과 함께
.from_messages()메서드를 사용해message에서 채팅 프롬프트 템플릿을 생성하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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([("____", ____)])