Criando o conjunto de exemplos de poucas fotos

PromptTemplate e ChatPromptTemplate são ótimos para integrar variáveis, mas têm dificuldades para integrar conjuntos de dados com muitos exemplos. É aqui que entra o site FewShotPromptTemplate! Neste exercício, você criará um conjunto de dados, na forma de uma lista de dicionários, para conter os seguintes pares de perguntas e respostas.

Pergunta: How many DataCamp courses has Jack completed?
Resposta: 36
Pergunta: How much XP does Jack have on DataCamp?
Resposta: 284,320XP
Pergunta: What technology does Jack learn about most on DataCamp?
Resposta: Python

No próximo exercício, você converterá essas informações em um modelo de prompt de poucos disparos.

Este exercício faz parte do curso

Desenvolvimento de aplicativos LLM com LangChain

Instruções do exercício

Crie uma lista de dicionários para as perguntas e respostas fornecidas, usando as chaves "question" e "answer".

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Create the examples list of dicts
examples = [
  {
    "question": "____",
    "answer": "____"
  },
  {
    "question": "____",
    "answer": "____"
  },
  {
    "question": "____",
    "answer": "____"
  }
]

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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

Exercício atual

Exercise 9: Criação do modelo de prompt de poucos disparos Exercise 10: Implementação de solicitações de poucos disparos

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!