Aan de slagBegin gratis

Chatprompt-sjablonen

Omdat chatmodellen in veel LLM-toepassingen cruciaal zijn, biedt LangChain functionaliteit om promptsjablonen te maken die berichten structureren voor verschillende chatrollen.

De klasse ChatPromptTemplate is al voor je geïmporteerd en er is al een LLM gedefinieerd.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

LLM-toepassingen ontwikkelen met LangChain

Bekijk cursus

Oefeninstructies

  • Gebruik ChatPromptTemplate.from_messages() om de rol-berichtparen om te zetten naar een chatprompt-sjabloon.
  • Wijs passende rollen toe aan de berichten om een conversatiepatroon te maken.
  • Maak een LCEL-keten en voer die uit met de gegeven input.

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

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)
Code bewerken en uitvoeren