Crearea promptului de regăsire
Un element esențial al oricărei implementări RAG este promptul de regăsire. În acest exercițiu, vei crea un șablon de prompt pentru chat, destinat lanțului tău de regăsire, și vei testa dacă LLM-ul poate răspunde folosind exclusiv contextul furnizat.
Un llm a fost deja definit pentru tine.
Acest exercițiu face parte din cursul
Retrieval Augmented Generation (RAG) cu LangChain
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Convertește șirul de caractere
promptîntr-un șablon de prompt reutilizabil pentru chat. - Creează un lanț LCEL pentru a integra șablonul de prompt cu
llm-ul furnizat. - Invocă
chainpe datele de intrare furnizate pentru a verifica dacă modelul tău poate răspunde folosind doar contextul dat.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
prompt = """
Use the only the context provided to answer the following question. If you don't know the answer, reply that you are unsure.
Context: {context}
Question: {question}
"""
# Convert the string into a chat prompt template
prompt_template = ____
# Create an LCEL chain to test the prompt
chain = ____ | ____
# Invoke the chain on the inputs provided
print(chain.____({"context": "DataCamp's RAG course was created by Meri Nova and James Chapman!", "question": "Who created DataCamp's RAG course?"}))