Tento příspěvek bude ilustrovat proces vytváření aplikací LangChain pomocí Prompt Template a Output Parser.
Jak vytvořit aplikace LangChain pomocí šablony výzvy a výstupního analyzátoru?
Chcete-li sestavit aplikaci LangChain pomocí šablony výzvy a výstupního analyzátoru, jednoduše projděte tohoto snadného průvodce:
Krok 1: Nainstalujte LangChain
Nejprve začněte proces vytváření aplikací LangChain instalací rámce LangChain pomocí „ pip 'příkaz:
pip install langchain
Krok 2: Použití šablony výzvy
Po instalaci modulů LangChain importujte „ PromptTemplate ” knihovny k vytvoření šablony výzvy poskytnutím dotazu pro model, aby porozuměl otázce:
from langchain.prompts import PromptTemplate
prompt = PromptTemplate.from_template('Jaká je dobrá barevná kombinace pro {produkt}?')
prompt.format(product='colorful socks')
Výstup automaticky spojil větu s hodnotou „ produkt 'proměnná:
Poté vytvořte další šablonu výzvy importem knihoven HumanMessagePromptTemplate, ChatPromptTemplate a SystemMessagePromptTemplate z LangChain:
import z langchain.prompts.chat (ChatPromptTemplate,
SystemMessagePromptTemplate,
HumanMessagePromptTemplate,
)
#Nakonfigurujte šablonu výzvy pro model LangChain
template = 'Jste pomocník, který překládá {input_language} do {output_language}'
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(šablona)
human_template = '{text}'
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt])
chat_prompt.format_messages(input_language='francouzština', output_language='angličtina', text='Mám rád AI')
Po importu všech požadovaných knihoven jednoduše vytvořte vlastní šablonu pro dotazy pomocí proměnné šablony:
Šablony výzvy se používají pouze k nastavení šablony pro dotaz/otázku a neodpovídá žádnou odpovědí na otázku. Funkce OutputParser() však může extrahovat odpovědi, jak vysvětluje následující část na příkladu:
Krok 3: Použití výstupního analyzátoru
Nyní importujte knihovnu BaseOutputParser z LangChain, abyste oddělili textové hodnoty oddělené čárkami a vrátili seznam ve výstupu:
z langchain.schema importujte BaseOutputParserclass CommaSeparatedListOutputParser(BaseOutputParser):
def parse(self, text: str):
vrátit text.strip().split(', ')
CommaSeparatedListOutputParser().parse('Díky, vítejte')
To je vše o vytvoření aplikace LangChain pomocí šablony výzvy a výstupního analyzátoru.
Závěr
Chcete-li vytvořit aplikaci LangChain pomocí šablony výzvy a výstupního analyzátoru, jednoduše nainstalujte LangChain a importujte z něj knihovny. Knihovna PromptTemplate se používá k vytvoření struktury pro dotaz, aby model mohl porozumět otázce před extrahováním informací pomocí funkce Parser(). Funkce OutputParser() se používá k načtení odpovědí na základě dříve přizpůsobených dotazů. Tato příručka vysvětluje proces vytváření aplikací LangChain pomocí šablony výzvy a výstupního analyzátoru.