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Cadeias sequenciais com LCEL

Depois de criar seus modelos de prompt, é hora de juntar tudo, incluindo o LLM, usando cadeias e LCEL. Já foi definido um llm que usa o modelo gpt-4o-mini da OpenAI.

Para a etapa final da chamada da cadeia, fique à vontade para inserir qualquer atividade que desejar! Se estiver sem ideias, tente inserir "play the harmonica".

Este exercicio faz parte do curso

Desenvolvimento de aplicativos de LLM com LangChain

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Instruções do exercicio

  • Crie uma cadeia sequencial, usando LCEL, que passe learning_prompt para llm e envie a saída para time_prompt, para reenviar para llm.
  • Chame a cadeia com a atividade de sua escolha.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

learning_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["activity"],
    template="I want to learn how to {activity}. Can you suggest how I can learn this step-by-step?"
)

time_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["learning_plan"],
    template="I only have one week. Can you create a concise plan to help me hit this goal: {learning_plan}."
)

# Complete the sequential chain with LCEL
seq_chain = ({"____": ____ | ____ | StrOutputParser()}
    | ____
    | ____
    | StrOutputParser())

# Call the chain
print(seq_chain.____({"____": "____"}))
Editar e Executar Código