A nagy nyelvi modelleket vagy LLM-eket olyan interaktív modell létrehozására használják, amely természetes nyelveken képes kommunikálni az emberekkel. A felhasználónak be kell állítania a sablont a promptokhoz, hogy a modell megértse a szöveget, majd hatékonyan generálja a választ. A természetes nyelvű szöveg létrehozásához a modellt meg kell tanítani a természetes nyelvű adatkészletre.
Ez a bejegyzés bemutatja a sablonformátumok létrehozásának folyamatát a LangChainben.
Hogyan készítsünk sablonformátumokat a LangChainben?
A Python a leghatékonyabb programozási nyelv, amely a ' jinja2 ” és „ fstring ” sablonformátumokat, mivel az fstring alapértelmezés szerint használatos. Ha meg szeretné tudni, hogyan hozhat létre sablonformátumot a LangChainben, kövesse ezt az útmutatót:
Előfeltétel: A LangChain telepítése
Először telepítse a LangChain keretrendszert, amely tartalmazza a sablonformátumok létrehozásához használható PromptTemplate könyvtárakat. A LangChain keretrendszer telepíti az összes szükséges függőséget az LLM-ek vagy chatbotok lekérdezésének felépítéséhez:
pip install langchain
1. módszer: Jinja2 sablon használata
Ezután importálja a PromptTemplate könyvtárat a prompt.format() metódusban meghatározott változókkal a lekérdezést tartalmazó jinja2 sablon használatához. A jinja2 formátum a PromptTemplate() metódus paramétereként van megadva, és hozzá van rendelve a prompt változóhoz:
a langchain.prompts-ból importálja a PromptTemplate-et
jinja2_template = 'Mondj egy {{ style }} verset a {{ témáról }}'
prompt = PromptTemplate.from_template(jinja2_template, template_format='jinja2')
prompt.format(style='motivational', theme='earth')
A kimenet azt mutatja, hogy a modell helyesen használta a változó értékeit a lekérdezésben, miután megértette azt:
2. módszer: Fstring sablon használata
A második módszer az fstring sablon formátumot használja, amelyet alapértelmezés szerint PromptTemplateként használ a Python programozási nyelv. Például a „ fstring_template ” változó tartalmazza a lekérdezést, majd meghívja a PromptTemplate() metódust a benne lévő változóval a sablonformátum létrehozásához:
a langchain.prompts-ból importálja a PromptTemplate-etfstring_template = '''Mondj egy {style} verset a következőről: {theme}'''
prompt = PromptTemplate.from_template(fstring_template)
prompt.format(style='motivational', theme='earth')
Ez minden a sablonformátumok létrehozásának folyamatáról szól a LangChainben.
Következtetés
A sablonformátum létrehozásához a LangChainben egyszerűen indítsa el a folyamatot a LangChain keretrendszer telepítésével. Tartalmazza a PromptTemplate() függvény használatához szükséges összes függőséget. Használja a fstring alapértelmezés szerint sablonformátum a Python programozási nyelvekhez. A felhasználó használhatja a jinja2 sablon segítségével sablon_formátum paraméter. Ez az útmutató bemutatja mindkét PromptTemplate formátumot a sablon létrehozásához a LangChainben.