Criação de prompts para cadeias sequenciais
Nos próximos exercícios, você vai criar um sistema para ajudar as pessoas a aprenderem novas habilidades. Esse sistema precisa ser construído de forma sequencial, para que os alunos possam ajustar os planos de acordo com suas preferências e limitações. Você vai usar suas habilidades com a LCEL do LangChain para montar uma cadeia sequencial e criar esse sistema. O primeiro passo é projetar os modelos de prompt que serão usados por ele.
Este exercício faz parte do curso
Desenvolvimento de aplicativos de LLM com LangChain
Instruções do exercício
- Crie um modelo de prompt chamado
learning_prompt
que pega uma entrada"activity"
e cria um plano de aprendizagem. - Crie um modelo de prompt chamado
time_prompt
que pega uma entrada"learning_plan"
e a modifica para caber em uma semana. - Chame
learning_prompt
com uma atividade de sua escolha (tente"play golf"
se estiver sem ideias).
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Create a prompt template that takes an input activity
learning_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["____"],
template="I want to learn how to {activity}. Can you suggest how I can learn this step-by-step?"
)
# Create a prompt template that places a time constraint on the output
time_prompt = PromptTemplate(
____,
template="I only have one week. Can you create a plan to help me hit this goal: {learning_plan}."
)
# Invoke the learning_prompt with an activity
print(learning_prompt.____({"activity": "____"}))