Getirme istemini oluşturma
Her RAG uygulamasının kilit parçası getirme (retrieval) istemidir. Bu egzersizde, getirme zincirin için bir sohbet ileti şablonu oluşturacak ve LLM'in yalnızca sağlanan bağlamı kullanarak yanıt verebildiğini test edeceksin.
Kullanman için bir llm önceden tanımlandı.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
LangChain ile Retrieval Augmented Generation (RAG)
Egzersiz talimatları
promptdizgesini yeniden kullanılabilir bir sohbet ileti şablonuna dönüştür.- Sağlanan
llmile ileti şablonunu entegre etmek için bir LCEL zinciri oluştur. - Modelinin yalnızca sağlanan bağlamı kullanarak yanıt verip veremediğini görmek için
chain'i verilen girdiler üzerinde çağır.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
prompt = """
Use the only the context provided to answer the following question. If you don't know the answer, reply that you are unsure.
Context: {context}
Question: {question}
"""
# Convert the string into a chat prompt template
prompt_template = ____
# Create an LCEL chain to test the prompt
chain = ____ | ____
# Invoke the chain on the inputs provided
print(chain.____({"context": "DataCamp's RAG course was created by Meri Nova and James Chapman!", "question": "Who created DataCamp's RAG course?"}))