LangChain — это платформа, содержащая множество зависимостей и библиотек, которые можно использовать для создания больших языковых моделей. Эти модели можно использовать для взаимодействия с людьми, но сначала модель должна научиться получать/понимать подсказку/вопрос, задаваемый человеком. Для этого модель необходимо обучить на шаблонах подсказок, а затем пользователь задает вопрос в рамках данного шаблона.
В этом руководстве будет показан процесс создания шаблонов подсказок в LangChain.
Как создать шаблоны подсказок в LangChain?
Чтобы создать шаблоны подсказок в LangChain, просто следуйте следующему руководству, состоящему из нескольких шагов:
Шаг 1. Установите модули и среду настройки.
Запустите процесс создания шаблонов подсказок в LangChain, установив инфраструктуру LangChain:
pip установить langchain
Теперь установите модули OpenAI для доступа к его библиотекам и настройте среду с их использованием:
pip установить openai 
Настройте среда OpenAI использование библиотеки os для доступа к операционной системе и предоставления ключа API OpenAI:
импортируйте насимпортировать getpass
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = getpass.getpass('Ключ API OpenAI:')
Шаг 2. Использование шаблона приглашения
После установки LangChain просто импортируйте библиотеку PromptTemplate и создайте шаблон для запроса о шутке с некоторыми дополнительными аспектами в виде переменных, таких как прилагательное, содержание и т. д.:
из импорта langchain PromptTemplatePrompt_template = PromptTemplate.from_template(
«Расскажи мне шутку в стиле {style} на {theme}»
)
Prompt_template.format(style='смешно', theme='куры')
Подсказка была установлена и передана модели со значениями переменной, вставленной в команду:
Пользователь может настроить шаблон приглашения с помощью простого запроса с просьбой пошутить:
из импорта langchain PromptTemplatePrompt_template = PromptTemplate.from_template(
'Расскажи мне шутку'
)
Prompt_template.format()
Вышеупомянутый метод предназначен для одного запроса и ответа, но иногда пользователь хочет взаимодействовать с моделью в форме чата, и в следующем разделе объясняется его формат.
Шаг 3. Использование шаблона подсказки чата
В этом разделе объясняется шаблон модели чата, основанный на шаблоне разговора, например, когда два человека взаимодействуют друг с другом:
из langchain.prompts импорт ChatPromptTemplateшаблон = ChatPromptTemplate.from_messages([
(«система», «Чат-бот с искусственным интеллектом для помощи пользователю. Вас зовут {имя}.»),
(«человек», «Привет, как дела»),
(«ай», «Как дела»),
('человек', '{user_input}'),
])
сообщения = template.format_messages(
,
user_input='Как мне вас называть'
)
После настройки структуры шаблона просто напишите несколько строк в тексте, чтобы сообщить модели, что от нее ожидается, и используйте функцию llm() для получения подсказки:
из langchain.prompts импорт ChatPromptTemplateиз langchain.prompts.chat импортировать SystemMessage, HumanMessagePromptTemplate
шаблон = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
СистемноеСообщение(
содержание=(
«Вы здесь, чтобы помочь пользователю более эффективно переписать пользовательский текст»
)
),
HumanMessagePromptTemplate.from_template('{text}'),
]
)
из langchain.chat_models импортировать ChatOpenAI
llm = ЧатOpenAI()
llm(template.format_messages(text='я не люблю есть вкусное'))
Метод SystemMessage() содержит содержимое ответа на запрос, используемый в LLM:
Это все, что касается создания шаблонов подсказок в LangChain.
Заключение
Чтобы создать шаблон приглашения в LangChain, просто установите модули LangChain и OpenAI, чтобы настроить среду с использованием ключа API OpenAI. После этого создайте шаблон подсказки для одной подсказки, например, для шутки или одного вопроса о чем-либо. Другой метод — настройка шаблона модели чата, основанной на процессе взаимодействия двух разных людей. В этом посте проиллюстрирован процесс создания шаблона приглашения в LangChain.