metadata["index"]] for doc in relevant_examples] # 创建 Few-Shot 提示模板 example_prompt = PromptTemplate( input_variables=["input", "output"], template="Human: {input}\nAI: {output}" ) dynamic_prompt = FewShotPromptTemplate( example_selector=select_examples, example_prompt=example_prompt,...
from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser from pydantic import BaseModel, Field class Joke(BaseModel): setup: str = Field(description="question to set up a joke") punchline: str = Field(description="answer to resolve the joke") parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Joke)...
from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser from pydantic import BaseModel, Field class Joke(BaseModel): setup: str = Field(description="question to set up a joke") punchline: str = Field(description="answer to resolve the joke") parser...
{ input: "tall", output: "short" }, { input: "energetic", output: "lethargic" }, { input: "sunny", output: "gloomy" }, { input: "windy", output: "calm" }, ], new OpenAIEmbeddings(), HNSWLib, { k: 1 } ); ... // 跟天气类相关的示例 console.log(await dynamicPrompt.form...
Output: calm Input: big Output: */ // 用户输入较多,选择其中一个示例 const longString = "big and huge and massive and large and gigantic and tall and much much much much much bigger than everything else"; console.log(await dynamicPrompt.format({ adjective: longString })); ...
Output: */ // 用户输入较多,选择其中一个示例 const longString = "big and huge and massive and large and gigantic and tall and much much much much much bigger than everything else"; console.log(await dynamicPrompt.format({ adjective: longString })); ...
suffix="Input: {adjective}\nOutput:", input_variables=["adjective"], )#输入量极小,因此所有样本数据都会被选中print(dynamic_prompt.format(adjective="big")) 第四讲,数据连接 Load 结构化文件,直接加载并解析,得到例如字典类型的结构化数据。
parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Joke) 让我们传递模板字符串和输入变量,并使用部分变量字段将解析指令注入到提示模板中。然后,我们可以要求 LLM 给我们讲一个笑话。 现在,我们已经准备好发送它给 OpenAI 的操作是这样的:首先从我们的.env 文件中加载 OpenAI 的 API 密钥,然后实例化模型,调用其调用方...
然而,其中一个成功案例,是一个9年经验 网易的小伙伴,当时拿到了一个年薪近80W的大模型架构offer,逆涨50%,那是在去年2023年的 5月。 惊天大逆袭:8年小伙20天时间提75W年薪offer,逆涨50%,秘诀在这 不到1年,小伙伴也在团队站稳了脚跟,成为了名副其实的大模型架构师。
答案是 5 分钟。只需借助开源的 RAG 技术栈、LangChain 以及好用的向量数据库Milvus。必须要强调的是,该问答机器人的成本很低,因为我们在召回、评估和开发迭代的过程中不需要调用大语言模型API,只有在最后一步——生成最终问答结果的时候会调用到 1 次 API。