เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

Sequential chains ด้วย LCEL

เมื่อสร้าง prompt template เรียบร้อยแล้ว ก็ถึงเวลาประกอบทุกอย่างเข้าด้วยกัน รวมถึง LLM โดยใช้ chain และ LCEL โดยได้กำหนด llm ที่ใช้โมเดล gpt-4o-mini ของ OpenAI ไว้ให้แล้ว

สำหรับขั้นตอนสุดท้ายในการเรียก chain สามารถระบุกิจกรรมใดก็ได้ตามต้องการ หากยังนึกไม่ออก ลองใช้ "play the harmonica" ดูได้

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การพัฒนาแอปพลิเคชัน LLM ด้วย LangChain

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้าง sequential chain ด้วย LCEL โดยส่ง learning_prompt เข้าสู่ llm แล้วนำผลลัพธ์ที่ได้ไปส่งต่อให้ time_prompt เพื่อส่งไปยัง llm อีกครั้ง
  • ส่วนแรกควรสร้าง dictionary โดยใช้ "learning_plan" เป็นคีย์ และ chain แรกเป็นค่า
  • เรียก chain ด้วยเมธอด .invoke() พร้อมระบุกิจกรรมที่ต้องการ

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

learning_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["activity"],
    template="I want to learn how to {activity}. Can you suggest how I can learn this step-by-step?"
)

time_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["learning_plan"],
    template="I only have one week. Can you create a concise plan to help me hit this goal: {learning_plan}."
)

# Complete the sequential chain with LCEL
seq_chain = ({"learning_plan": ____ | ____ | ____}
    | ____
    | ____
    | StrOutputParser())

# Call the chain
print(seq_chain.____({"____": "____"}))
แก้ไขและรันโค้ด