Szablony promptów czatu
Ponieważ modele czatu odgrywają kluczową rolę w wielu aplikacjach opartych na LLM, LangChain udostępnia funkcjonalność tworzenia szablonów promptów, które strukturyzują wiadomości przypisywane do różnych ról czatu.
Klasa ChatPromptTemplate została już zaimportowana, a model LLM jest już zdefiniowany.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Tworzenie aplikacji LLM z LangChain
Instrukcje do ćwiczenia
- Użyj
ChatPromptTemplate.from_messages(), aby przekształcić pary rola–wiadomość w szablon promptu czatu. - Przypisz odpowiednie role do podanych wiadomości, tworząc wzorzec konwersacji.
- Utwórz łańcuch LCEL i wywołaj go z podanym wejściem.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
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)