НачатьНачать бесплатно

Шаблоны запросов и цепочки

В этом упражнении вы начнёте работать с двумя ключевыми компонентами LangChain: шаблонами запросов и цепочками!

Необходимые классы, включая ChatOpenAI, уже загружены для вас.

Это упражнение является частью курса

Разработка LLM-приложений с помощью LangChain

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Преобразуйте предоставленный текст template в стандартный (не чат-) шаблон запроса.
  • Создайте цепочку, чтобы передать шаблон запроса в языковую модель.
  • Вызовите цепочку на переменной question.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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": ____}))
Редактировать и запускать код