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_prompt
parallm
e 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.____({"____": "____"}))