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 exercício faz parte do curso
Desenvolvimento de aplicativos de LLM com LangChain
Instruções do exercício
- Crie uma cadeia sequencial, usando LCEL, que passe
learning_promptparallme envie a saída paratime_prompt, para reenviar parallm. - Chame a cadeia com a atividade de sua escolha.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício 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.____({"____": "____"}))