1、自定义提示模板 - Custom prompt template (1)为啥需要自定义提示模板 - Why are custom prompt templates needed? (2)创建自定义提示模板 - Creating a Custom Prompt Template (3)使用自定义提示模板 - Use the custom prompt template N、后记 0、背景 研究一下 LangChain 官方文档~ 朗琴(音...
custom_prompt_template = PromptTemplate( template=custom_prompt, input_variables=["context", "question"] custom_qa = VectorDBQA.from_chain_type( llm=llm, chain_type="stuff", vectorstore=doc_store, return_source_documents=False, chain_type_kwargs={"prompt": custom_prompt_template}, ) random...
Prompt Template 将字典作为输入,其中每个键代表提示模板中要填写的变量。 Prompt Template 输出 PromptValue。此 PromptValue 可以传递给 LLM 或 ChatModel,也可以转换为字符串或消息列表。此 PromptValue 存在的原因是为了便于在字符串和消息之间切换。 接下来我们将学习几种不同的类型的 Prompt Template。 String Pr...
from_template(template) # 创建ChatPromptTemplate chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([human_message_prompt]) # 使用传入的input_text参数对text进行赋值,创建messages messages = chat_prompt.format_prompt(text=input_text).to_messages() #print('input content: \n', ...
LangChain提供了PromptTemplates，允许你可以根据用户输入动态地更改提示，类似于正则表达式（regex）的用法。# 导入提示并定义PromptTemplatefrom langchain import PromptTemplatetemplate = """您是一位专业的数据科学家，擅长构建深度学习模型。用几行话解释{concept}的概念"""prompt = PromptTemplate( input_variables...
langchain中有个比较有意思的prompt template叫做FewShotPromptTemplate。 他是这句话的简写:“Prompt template that contains few shot examples.” 什么意思呢?就是说在Prompt template带了几个比较简单的例子。然后把这些例子发送给LLM,作为简单的上下文环境,从而为LLM提供额外的一些关键信息。
在langchain中使用FewShotPromptTemplate 实际上,上面的问题和答案都是promot内容的一部分,所以可以保存在PromptTemplate中。 而langchain有与之对应的专门的一个类叫做FewShotPromptTemplate。 上面的问答,其实可以保存在一个json数组中,然后再在FewShotPromptTemplate中使用: ...
在Langchain框架下面实现聊天提示模板的格式化输出 LangChain Chat Prompt Template OutputParser 导入模型 # 导入模型 ChatOllama from langchain_ollama import ChatOllama # 模型设定为qwen2.5
本文将聚焦于如何使用LangChain中的Prompt Template技术,通过包含简短但精准的知识内容,来提升模型回答的质量和针对性。 什么是Prompt Template? 在LangChain中,Prompt Template是向LLM发送请求时的一种格式化文本模板。它定义了如何构造问题、如何组织输入数据以及期望的输出格式。通过精心设计Prompt Template,我们可以引导...
template="""使用以下背景信息来回答最后的问题。如果你不知道答案,直接说不知道,不要编造答案。答案要尽量简洁,最多三句话。最后要说“谢谢你的提问!”。{context}问题:{question}有帮助的回答:"""rag_prompt_custom=PromptTemplate.from_template(template)rag_chain=({"context":retriever|格式化文档,"question"...