Модели большого языка или LLM используются для создания интерактивной модели, которая может общаться с людьми на естественных языках. Пользователю необходимо настроить шаблон подсказок, чтобы модель могла понять текст и затем эффективно сгенерировать ответ. Чтобы сгенерировать текст на естественном языке, модель необходимо обучить на наборе данных на естественном языке.
Этот пост будет иллюстрировать процесс создания форматов шаблонов в LangChain.
Как создавать форматы шаблонов в LangChain?
Python — наиболее эффективный язык программирования, использующий « Джинджа2 ' и ' fстрока ” форматы шаблонов, поскольку по умолчанию используется fstring. Чтобы узнать, как создать формат шаблона в LangChain, просто следуйте этому руководству:
Предварительное условие: установить LangChain.
Сначала установите платформу LangChain, содержащую библиотеки PromptTemplate, которые можно использовать для создания форматов шаблонов. Фреймворк LangChain устанавливает все необходимые зависимости для построения структуры запроса для LLM или чат-ботов:
pip установить langchain
Способ 1: использование шаблона jinja2
После этого импортируйте библиотеку PromptTemplate, чтобы использовать шаблон jinja2, содержащий запрос с переменными, определенными в методе Prompt.format(). Формат jinja2 указывается как параметр метода PromptTemplate() и присваивается переменной Prompt:
из langchain.prompts импорт PromptTemplate
jinja2_template = 'Расскажите мне стихотворение в {{ стиле }} на {{ тему }}'
подсказка = PromptTemplate.from_template(jinja2_template, template_format='jinja2')
Prompt.format(style='мотивационный', theme='земля')
В выводе показано, что модель правильно использовала значения переменной в запросе после ее понимания:
Способ 2: использование шаблона fstring
Второй метод использует формат шаблона fstring, который по умолчанию используется в качестве PromptTemplate в языке программирования Python. Например, « fstring_template ” содержит запрос, а затем вызывает метод PromptTemplate() с переменной внутри него для создания формата шаблона:
из langchain.prompts импорт PromptTemplatefstring_template = '''Расскажи мне стихотворение в {стиле} на {тему}'''
приглашение = PromptTemplate.from_template(fstring_template)
Prompt.format(style='мотивационный', theme='земля')
Вот и все, что касается процесса создания форматов шаблонов в LangChain.
Заключение
Чтобы создать формат шаблона в LangChain, просто начните процесс с установки платформы LangChain. Он содержит все зависимости для использования функции PromptTemplate(). Он использует fстрока формат шаблона по умолчанию для языков программирования Python. Пользователь также может использовать Джинджа2 шаблон с использованием шаблонный_формат параметр. В этом руководстве описаны оба формата PromptTemplate для создания шаблона в LangChain.