Promptmallar och kedjor
I den här övningen börjar du använda två av LangChains kärnkomponenter: promptmallar och kedjor!
De klasser som behövs för övningen, inklusive ChatOpenAI, är redan inlästa åt dig.
Den här övningen är en del av kursen
Utveckla LLM-applikationer med LangChain
Övningsinstruktioner
- Omvandla den angivna
template-texten till en standard (icke-chat) promptmall. - Skapa en kedja som skickar promptmallen till LLM:en.
- Kör kedjan på den angivna variabeln
question.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# 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": ____}))