ComeçarComece gratuitamente

Cadeias sequenciais com LCEL

Com os modelos de prompt criados, é hora de amarrar tudo, inclusive o LLM, usando correntes e LCEL. Já foi definido para você um llm que usa o modelo gpt-4o-mini da OpenAI

Para a etapa final de chamar a cadeia, sinta-se à vontade para inserir qualquer atividade que você desejar! Se você estiver com dificuldades para ter ideias, tente inserir "play the harmonica".

Este exercício faz parte do curso

Desenvolvimento de aplicativos LLM com LangChain

Ver Curso

Instruções de exercício

  • Crie uma cadeia sequencial usando LCEL que passa learning_prompt para llm e alimenta a saída em time_prompt para reenviar para llm.
  • Chame a corrente com a atividade que você escolher!

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo 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