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Modelos de prompt e encadeamento

Neste exercício, você vai começar a usar dois dos principais componentes do LangChain: modelos de prompt e cadeias!

As aulas que você precisa para fazer esse exercício, incluindo ChatOpenAI, já estão prontas para você.

Este exercício faz parte do curso

Desenvolvimento de aplicativos de LLM com LangChain

Ver curso

Instruções do exercício

  • Converta o texto do template fornecido em um modelo de prompt padrão (não chat).
  • Crie uma cadeia para passar o modelo de prompt para o LLM.
  • Chame a cadeia na variável question que foi passada.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Create a prompt template from the template string
template = "You are an artificial intelligence assistant, answer the question. {question}"
prompt = PromptTemplate.____(
    template=____
)

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", api_key='')	

# Create a chain to integrate the prompt template and LLM
llm_chain = ____ | ____

# Invoke the chain on the question
question = "How does LangChain make LLM application development easier?"
print(llm_chain.invoke({"question": ____}))
Editar e executar o código