Implementação de solicitações de poucos disparos

É hora de combinar seus componentes em uma corrente! O prompt de poucos disparos que você criou no exercício anterior ainda está disponível para uso, juntamente com examples e example_prompt.

Todas as classes do LangChain necessárias para concluir este exercício foram pré-carregadas para você.

Este exercício faz parte do curso

Desenvolvimento de aplicativos LLM com LangChain

Instruções de exercício

Instanciar um bate-papo da OpenAI LLM.
Crie uma cadeia a partir do modelo LLM e do prompt e invoque-a na entrada fornecida.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

prompt_template = FewShotPromptTemplate(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    suffix="Question: {input}",
    input_variables=["input"],
)

# Create an OpenAI chat LLM
llm = ____(model="gpt-4o-mini", api_key='')

# Create and invoke the chain
llm_chain = ____
print(____({"input": "What is Jack's favorite technology on DataCamp?"}))

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Desenvolvimento de aplicativos LLM com LangChain

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

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Bem-vindo à estrutura LangChain para criar aplicativos em LLMs! Você aprenderá sobre os principais componentes do LangChain, incluindo modelos, cadeias, agentes, prompts e analisadores. Você criará chatbots usando modelos de código aberto da Hugging Face e modelos proprietários da OpenAI, criará modelos de prompt e integrará diferentes estratégias de memória do chatbot para gerenciar o contexto e os recursos durante as conversas.

Exercise 1: O ecossistema LangChain Exercise 2: Modelos OpenAI em LangChain!Exercise 3: Modelos de rosto abraçados em LangChain!Exercise 4: Modelos de prompts Exercise 5: Modelos de prompts e encadeamento Exercise 6: Modelos de prompt de bate-papo Exercise 7: Prompts com poucos exemplos (few-shot)Exercise 8: Criando o conjunto de exemplos de poucas fotos Exercise 9: Criação do modelo de prompt de poucos disparos Exercise 10: Implementação de solicitações de poucos disparos

Exercício atual

É hora de aumentar o nível de suas cadeias LangChain! Você aprenderá a usar a LangChain Expression Language (LCEL) para definir cadeias com maior flexibilidade. Você criará cadeias sequenciais, nas quais as entradas são passadas entre os componentes para criar aplicativos mais avançados. Você também começará a integrar agentes, que usam LLMs para tomar decisões.

Exercise 1: Cadeias sequenciais Exercise 2: Criação de prompts para cadeias sequenciais Exercise 3: Cadeias sequenciais com LCEL Exercise 4: Introdução aos agentes LangChain Exercise 5: O que é um agente?Exercise 6: Agentes ReAct Exercise 7: Ferramentas personalizadas para agentes Exercise 8: Definição de uma função para uso da ferramenta Exercise 9: Criação de ferramentas personalizadas Exercise 10: Integração de ferramentas personalizadas com agentes

Uma limitação dos LLMs é que eles têm um limite de conhecimento devido ao fato de serem treinados em dados até um determinado ponto. Neste capítulo, você aprenderá a criar aplicativos que usam o Retrieval Augmented Generation (RAG) para integrar dados externos aos LLMs. O fluxo de trabalho do RAG contém alguns processos diferentes, incluindo a divisão de dados, a criação e o armazenamento das incorporações usando um banco de dados vetorial e a recuperação das informações mais relevantes para uso no aplicativo. Você aprenderá a dominar todo o fluxo de trabalho!

Exercise 1: Integração de carregadores de documentos Exercise 2: PDF carregadores de documentos Exercise 3: CSV carregadores de documentos Exercise 4: HTML carregadores de documentos Exercise 5: Divisão de dados externos para recuperação Exercise 6: Divisão por caractere Exercise 7: Divisão recursiva por caractere Exercise 8: Divisão HTML Exercise 9: RAG armazenamento e recuperação usando bancos de dados vetoriais Exercise 10: Preparação dos documentos e do banco de dados vetorial Exercise 11: Criação de um modelo de solicitação de recuperação Exercise 12: Criando uma cadeia RAG Exercise 13: Conclusão!