langchain FewShotPromptTemplate 分类 lancefild分类法 本博文为Fisher分类器的学习笔记~ 本博文主要参考书籍为: 《Python大战机器学习》 Fisher分类器也叫Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant),或称为线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)。LDA有时也被称为Fisher's LDA。最初于1936年,提出Fisher线性...
@JoaoSilva02, I have same problem with JSON input for few shot template on Langchain. Here is my code, let me know if you have found a workaround : examples=[ { "input":"ET Dec23 Synth 57.0 / 60.0", "desired_output":{"test":[{"entity":"ET","strategy":"Synth","prices":[{...
langchain/prompts/few_shot.py:123), in FewShotPromptTemplate.format(self, **kwargs) 120 template = self.example_separator.join([piece for piece in pieces if piece]) 122 # Format the template with the input variables. --> 123 return DEFAULT_FORMATTER_MAPPING[self.template_format](template,...
importosfromlangchain.agentsimportload_toolsfromlangchain.agentsimportinitialize_agentfromlangchain.agentsimportAgentTypefromlangchain.llmsimportOpenAIos.environ["OPENAI_API_KEY"]="xxxx"# 隐藏os.environ["SERPAPI_API_KEY"]="xxx"# First, let's load the language model we're going to use to control...
所以我们需要一种方案:我们可以有moreshot,接受到用户问题后,从moreshot中召回和用户问题相关的fewshot加入到prompt中再给模型。我现在一看见召回就想到RAG,RAG的主流框架langchain,虽然我是越用越头疼,但是它功能是真的全,fewshot的问题它早就给大家提供方案了~ ...
langchainfew-shotprompt是一种基于预训练语言模型的技术,它通过使用少量的文本提示来快速生成分类或情感分析结果。这种技术具有以下优点: 1.高效性:与传统的文本分类方法相比,few-shotprompt可以在短时间内得到结果,大大提高了工作效率。 2.准确性:由于使用了大规模预训练语言模型,few-shotprompt能够学习到文本之间的...
慕课网免费课视频,涵盖海量AI大模型应用开发(四)初识大模型开发框架LangChain-使用few-shot Prompt template让大模型更懂你相关视频内容,在用户学习课程的同时,为用户提供在线答疑的服务,旨在更好的让用户提高编程水平。
from:https://www.langchain.cn/t/topic/18/1 GPT-base的LLM,相对与前LLM时代,比如bert,RNN时代,最典型的能力是跨领域泛化,在全新的未知领域会收获比后两者更强的能力。但是,回归到算法任务本身,是小样本任务能力的体现。换句话说:虽然LLM已经学到了很多知识,但是我们如果使用足够聪明的shot 作为当前任务的上文...
LangChain 提示模板的类型 from langchain.prompts.prompt import PromptTemplate from langchain.prompts import FewShotPromptTemplate from langchain.prompts.pipeline import PipelinePromptTemplate from langchain.prompts import ChatPromptTemplate from langchain.prompts import ( ...
from langchain.vectorstores import Chroma import os, openai os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-xxxxxxxx" openai.api_key = os.environ['OPENAI_API_KEY'] # 1.创建大量测试用例 examples = [ {"input": "zh的首都在哪里", "output": "bj"}, {"input": "山西的省会在哪里", "output": "...