prompt_template = """ 你是一个文章撰写专家,有多年图书带货文章的写作经验,根据整本图书提炼出核心观点,形成推荐文章,分享给其他有兴趣阅读的人群。现在写一篇关于图书《{AIbookname}》的推荐文章。 ## 技能和工作步骤,一步步的思考并完成: ### 技能 1: 联网检索图书相关信息,根据这些信息来撰写文章。 ###...
在此关键步骤中，我们将定义摘要模板并配置 LangChain 模型以生成摘要。该模板指导模型如何构建其输出，重点是创建输入文本的简洁摘要。template="Write a concise summary of the following:\n\"{text}\"\nCONCISE SUMMARY:"prompt=PromptTemplate.from_template(template)llm_chain=LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)...
print(f"正在处理第 {i+1} 本书:{book_name}") prompt = prompt_template.format(AIbookname=book_name) try: response = model.generate_content(prompt) article_content = response.text 保存Markdown格式的文章 markdown_file_path = os.path.join(output_folder, f"{book_name}.md") with open(mark...
print(f"正在处理第 {i+1} 本书:{book_name}") prompt = prompt_template.format(AIbookname=book_name) try: response = model.generate_content(prompt) article_content = response.text # 保存Markdown格式的文章 markdown_file_path = os.path.join(output_folder, f"{book_name}.md") with open(...
[w.page_contentforwinrelevant_docs])#prompt模板template=f"""请根据下面给出的上下文来回答下面的问题,并给出完整的答案:上下文:{contexts}问题: {contents}"""response=model.generate_content(template)chunks=[]forchunkinrelevant_docs:name=f"Chunk {chunk.metadata['page']}"content=chunk.page_content...
prompt_template = """ 你是一个文章撰写专家,有多年图书带货文章的写作经验,根据整本图书提炼出核心观点,形成推荐文章,分享给其他有兴趣阅读的人群。现在写一篇关于图书《{AIbookname}》的推荐文章。 ## 技能和工作步骤,一步步的思考并完成: ### 技能 1: 联网检索图书相关信息,根据这些信息来撰写文章。
import PromptTemplatefrom langchain.chains import LLMChain# Set up a prompt templateprompt = PromptTemplate.from_template('You are a content creator. Write me a tweet about {topic}')# Create a chain that utilizes both the LLM and the prompt templatechain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt,...
The prompt template node automatically adds fields to a values input that match the {{ variables }} used in the template. Alternatively, an object with all the values for the variables can be provi...
prompt_name=prompt_template_name, temperature=temperature): knowledge_id=st.session_state["file_chat_id"], top_k=kb_top_k, score_threshold=score_threshold, history=history, model=llm_model, prompt_name=prompt_template_name, temperature=temperature): if error_msg := check_error_msg(d): # ...
14.Unveiling HandlebarsPromptTemplateFactory in Microsoft Semantic Kernel 2 -- 5:50 App 3.What is Required Function Calling and Why Use It in Microsoft Semantic Kernel 5 -- 8:26 App 15.Native Plugin in Semantic Kernel 7 -- 4:07 App 13.Streaming In Microsoft Semantic Kernel 3 -- 9:...