เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การนำข้อเท็จจริงที่ดึงจากบทสนทนามาใช้งาน

ถึงเวลานำ LLM ที่มี structured outputs มาใช้งานแล้ว! llm_with_output ที่สร้างไว้ในแบบฝึกหัดก่อนหน้ายังคงพร้อมใช้งาน และ prompt template สำหรับ LLM นี้ได้เตรียมไว้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Graph RAG ด้วย LangChain และ Neo4j

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • เชื่อมต่อ chat prompt template ที่กำหนดให้เข้ากับ LLM ที่มี structured output (llm_with_output) ด้วย pipe
  • เรียกใช้ chain โดยส่ง user ID และ session ID ที่กำหนดให้ พร้อมกับข้อความจากประวัติการสนทนา (history)

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

chain = ChatPromptTemplate.from_messages([
    SystemMessagePromptTemplate.from_template("""
    	You are talking to {user}, the user of the application. 
        Any facts in the first person relate to {user}.
        The Session ID is {session_id}.
    	Extract the facts from the conversation and return them in the format of object, subject, predicate.
    """),
    # Pipe the chat prompt template into the LLM with structured output
    MessagesPlaceholder(variable_name="history")
]) | ____

# Invoke the chain, passing it the messages from the history
chain.invoke({"user": USER, "session_id": SESSION_ID, "history": ____})
แก้ไขและรันโค้ด