SystemMessage(content="You're a helpful assistant"), HumanMessage(content="What is the purpose of model regularization?"), ] chat.invoke(messages) # AIMessage(content="The purpose of model regularization is to prevent overfitting in machine learning models. Overfitting occurs when a model becomes...
batch_messages = [ [ SystemMessage(cnotallow="You are a helpful assistant that translates English to French."), HumanMessage(cnotallow="I love programming.") ], [ SystemMessage(cnotallow="You are a helpful assistant that translates English to French."), HumanMessage(cnotallow="I love ar...
第一个是System角色，后续的是Human与AI角色。因为需要有记忆，所以之前的历史消息要放在最新问题的上方。
SystemChatMessage:代表信息的聊天消息应该是对 AI 系统的指令。 HumanChatMessage:代表来自与 AI 系统交互的人的信息的聊天消息。 AIChatMessage:代表来自 AI 系统的信息的聊天消息。 Examples(示例) 示例是输入/输出对,表示函数的输入以及预期的输出。它们可用于模型的训练和评估。 这些可以是模型或链的输入/输出。...
如今各类AI模型层出不穷,百花齐放,大佬们开发的速度永远遥遥领先于学习者的学习速度。。为了解放生产力,不让应用层开发人员受限于各语言模型的生产部署中..LangChain横空出世界。
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage from langchain_core.tools import tool@tool def multiply(first_int: int, second_int: int) -> int: """Multiply two integers together.""" return first_int * second_intllm = ChatTongyi(model="qwen-turbo")llm...
role:这是产生ChatMessage的实体的角色。 LangChain提供了几个对象来轻松区分不同的角色: HumanMessage:来自人类/用户的ChatMessage。 AIMessage:来自AI/助手的ChatMessage。 SystemMessage:来自系统的ChatMessage。 FunctionMessage:来自函数调用的ChatMessage。
AIMessage(content='Fine thanks!')] 让我们使用上述声明的RunnableWithMessageHistory链中的这段消息历史记录: prompt = ChatPromptTemplate.from_messages( [ ("system","You are a helpful assistant. Answer all questions to the best of your ability.", ...
Output如下(可以看到,ChatPromptTemplate会根据role,对每一句进行标准格式化。除了此类方法,也可以直接指定身份模块如SystemMessage, HumanMessagePromptTemplate进行格式化,这里不再赘述。) [('system', 'You are a helpful AI bot. Your name is Bob.'), ...
https://ai.google.dev/docs/system_instructions https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/model-reference/gemini#request_body (for reference only) This isn't implemented for all models, so also add convertSystemMessageToHumanContent to be compatible with Python. Also see the warning...