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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

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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": "____"}))
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