ПочатиПочніть безкоштовно

Послідовні ланцюжки з LCEL

Коли шаблони підказок уже створено, час зібрати все докупи, включно з LLM, за допомогою ланцюжків і LCEL. Для вас уже визначено llm, який використовує модель OpenAI gpt-4o-mini.

На фінальному кроці виклику ланцюжка сміливо підставляйте будь-яку активність, яку забажаєте! Якщо бракує ідей, спробуйте ввести "play the harmonica".

Ця вправа є частиною курсу

Розроблення застосунків LLM за допомогою LangChain

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть послідовний ланцюжок у LCEL, який передає learning_prompt до llm, а результат подає в time_prompt для повторної відправки до llm.
  • Перша частина має створювати словник із ключем "learning_plan" і значенням — першим ланцюжком.
  • Викличте ланцюжок методом .invoke() з активністю на ваш вибір!

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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.____({"____": "____"}))
Редагувати та запускати код