意图类别:绘画 问题:将下面的文字转成语音:<文本> 意图类别:语音 问题:“{query}” """ prompt = PromptTemplate.from_template(intent_template) # 基于模板的工具调用 -- llm_chain.predict(intents=tool_names, query=query) def choose_tools(self, query) -> List[str]: self.get_llm_chain() tool...
创建Prompt Template: Langchain有哪些自带的提示模板呢?我们该如何自定义一个提示模板以创建自定义的 Agent/Tool? 下面我们分别介绍这两个重点。 创建Langchain 中的 LLM 实例 1、Langchain支持的模型类 我们可以通过 langchain.llms 自带的方法实例化模型,例如以上代码中的 llms.OpenAI()。所有支持的方法见如下链...
一个典型的 prompt 模板如下："""已知信息：{context} 根据上述已知信息，简洁和专业的来回答用户的问题。如果无法从中得到答案，请说 “根据已知信息无法回答该问题” 或 “没有提供足够的相关信息”，不允许在答案中添加编造成分，答案请使用中文。 问题是：{question}"""更多关于向量 embedding 的内容可以参考我...
本项目的技术基础是 ChatGLM 和 Prompt。ChatGLM 可以让机器像人类一样进行对话。Prompt 则是一种预设的对话模板,能够帮助机器生成更加准确和流畅的回答。通过结合这两种技术,项目能够提供高度自然和准确的交流体验。 用法和chatGPT差不多,意思懂就行。由于当前平台gradio和streamlit部署硬盘只有10G,故不能在线部署这个...
一个典型的 prompt 模板如下："""已知信息：{context} 根据上述已知信息，简洁和专业的来回答用户的问题。如果无法从中得到答案，请说 “根据已知信息无法回答该问题” 或 “没有提供足够的相关信息”，不允许在答案中添加编造成分，答案请使用中文。 问题是：{question}"""更多关于向量 embedding 的内容可以参考我...
对于这个功能的实现,首先需要构建一个针对网页问答的提示模板: from langchain.prompts import PromptTemplate template = """ 你是一个网页搜索助手,现在有一个问题{query}需要回答,同时会提供一份参考文献{context},你要根据这个参考文献仔细思考后回答。
角色模板设计 通过prompt来实现角色扮演功能 prompt.json 可以参考awesome-chatgpt-prompts 如果不想自己下载可以联系我分享 这只是一个基本的示例，你可以根据自己的需求对其进行修改。例如，你可以创建更多的角色，或者为模型生成的文本添加更多的上下文信息。小技巧 如何防止内容识别为AI生成的？个性化和情感化：AI生成...
从上面就能看出,其核心技术就是向量 embedding,将用户知识库内容经过 embedding 存入向量知识库,然后用户每一次提问也会经过 embedding,利用向量相关性算法(例如余弦算法)找到最匹配的几个知识库片段,将这些知识库片段作为上下文,与用户问题一起作为 promt 提交给 LLM 回答,很好理解吧。一个典型的 prompt 模板如下: ...
基于ChatGLM-6B模型 + prompt实现角色扮演功能,几句话调教一个专属聊天机器人,几行代码完成聊天机器人应用搭建! 本项目的技术基础是 ChatGLM 和 Prompt。ChatGLM 可以让机器像人类一样进行对话。Prompt 则是一种预设的对话模板,能够帮助机器生成更加准确和流畅的回答。通过结合这两种技术,项目能够提供高度自然和准确的...
从上面就能看出,其核心技术就是向量 embedding,将用户知识库内容经过 embedding 存入向量知识库,然后用户每一次提问也会经过 embedding,利用向量相关性算法(例如余弦算法)找到最匹配的几个知识库片段,将这些知识库片段作为上下文,与用户问题一起作为 promt 提交给 LLM 回答,很好理解吧。一个典型的 prompt 模板如下: ...