在review_template_2中除了一个{text}变量以为,我们还增加了一个{format_instructions}变量,该变量是输出解析器output_parser创建的prompt, 它的作用就是告诉LLM如何提取text中的格式化数据: prompt=ChatPromptTemplate.from_template(template=review_template_2)messages=prompt.format_messages(text=customer_review,format...
fromlangchain.promptsimportPromptTemplateprompt=PromptTemplate(input_variables=["fruit"],template="Please describe the characteristics of the following fruits {fruit}?",) 接着我们在创建一个Language Model (LLM), 并和prompt组合构造一个最简单的Chain。要使用这个Chain,我们只需调用'run'方法即可。在这个过...
比如上图,LangChain 内部包含多个模块,可以定制 LLMChain 只使用 Prompt 和 LLM 模块,也可以定制一个HogwartsChain 使用了 LLM、Parser、Agent模块。 实践演练 Chains主要包含以下几个模块,接下来的实践演练,会分别演示这几个模块的使用。 LLMChain LLMChain是一个整合语言模型和提示模板的最简单链。 # LangChain相关...
fromlangchain.chat_modelsimportAzureChatOpenAIfromlangchain.promptsimportChatPromptTemplate# from langchain.chat_models import ChatOpenAI #直接访问OpenAI的GPT服务# To control the randomness and creativity of the generated# text by an LLM, use temperature = 0.0chat = AzureChatOpenAI(temperature=0.0, de...
1 Model I/O:LLM的交互接口 任何语言模型应用程序的核心要素都是…模型。LangChain 为您提供了与任何语言模型连接的构件。 即Prompts -> Language models -> Output parsers。 2 基于prompts模板的输入工程 prompts模板:更加高级和灵活的提示词工程。 2.1 优秀的提示词 ...
提示(Prompts):是指给模型传递信息,让模型按要求生成我们想要的内容。LangChain中通过ChatPromptTemplate实现。 解析器(Parsers):用于对大模型的输出进行解析,解析成更结构化的格式,如将大模型返回的json格式结果(用markdown标记)解析成Python的词典对象。LangChain中通过ResponseSchema, StructuredOutputParser实现。
使用PromptTemplates和OutputParsers 使用LangChain链接PromptTemplate + LLM + OutputParser 使用LangSmith调试和跟踪您的应用程序 使用LangServe部署您的应用程序 这是一些需要涵盖的内容!让我们开始吧。 目标 在本文档中,我们将构建一个应用程序,实现:利用大语言模型,将用户输入从一种语言翻译成另一种语言。
然后在parse方法中对这个LLM的输出进行格式化,最后返回datetime。 我们看下具体的应用: output_parser = DatetimeOutputParser() template = """回答下面问题: {question} {format_instructions}""" prompt = PromptTemplate.from_template( template, partial_variables={"format_instructions": output_parser.get_forma...
LangChain的Prompt、LLM、OutputParser都是基本单元,通过“|”构成一个Pipeline。这与Linux的Shell Pipeline异曲同工,级联嵌套Shell调用可以串成一长串,将简单的程序连接在一起并修改彼此。 另外一种排版是不是更引入注目: 代码语言:javascript 复制 from langchain.output_parsers.openai_functionsimportJsonKeyOutputFunc...
提示(Prompts):是指给模型传递信息,让模型按要求生成我们想要的内容。LangChain中通过ChatPromptTemplate实现。 解析器(Parsers):用于对大模型的输出进行解析,解析成更结构化的格式,如将大模型返回的json格式结果(用markdown标记)解析成Python的词典对象。LangChain中通过ResponseSchema, StructuredOutputParser实现。