НачатьНачать бесплатно

Шаблоны чат-промптов

Поскольку чат-модели играют важную роль во многих приложениях на основе LLM, LangChain предоставляет инструменты для создания шаблонов промптов, позволяющих структурировать сообщения для различных ролей в чате.

Класс ChatPromptTemplate уже импортирован, а LLM уже определена.

Это упражнение является частью курса

Разработка LLM-приложений с помощью LangChain

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Используйте ChatPromptTemplate.from_messages(), чтобы преобразовать пары «роль — сообщение» в шаблон чат-промпта.
  • Назначьте подходящие роли предоставленным сообщениям, чтобы сформировать структуру диалога.
  • Создайте цепочку LCEL и вызовите её с указанными входными данными.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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

# Create a chat prompt template
prompt_template = ChatPromptTemplate.____(
    [
        ("____", "You are a geography expert that returns the colors present in a country's flag."),
        ("____", "France"),
        ("____", "blue, white, red"),
        ("____", "{country}")
    ]
)

# Chain the prompt template and model, and invoke the chain
llm_chain = ____ | llm

country = "Japan"
response = llm_chain.invoke({"country": country})
print(response.content)
Редактировать и запускать код