这个例子很简单,是一个零样本提示,LangChain的PromptTemplate组件做了文本替换,把lastname替换成了用户输入,模型接收提示,返回了结果,。 我们再看一个例子,需求是根据用户输入,让模型返回对应的反义词,我们要通过示例来告诉模型什么是反义词,这是一个小样本提示,我们就用到了LangChain的FewShotPromptTemplate组件。 from...
few-shot prompting: 为了获得更好的性能,一种常见的提示技术是将示例作为提示的一部分。这被称为少样本提示 这为语言模型提供了它应该如何表现的具体示例。有时这些示例被硬编码到提示中,但对于更高级的情况,动态选择它们可能会更好。 Example selectors 示例选择器 自定义选择器 需要定义的唯一方法是一个select_ex...
Few-shot prompting 少量提示 Retrieval 检索 Text splitting 文本分割 Evaluation 评估 Tracing 追踪 参考 介绍 LangChain是一个由大型语言模型 (LLM) 驱动的应用程序开发框架。 LangChain 简化了 LLM 应用程序生命周期的每个阶段: 开发:使用 LangChain 的开源构建块、组件和第三方集成构建您的应用程序。使用LangGraph...
在Langchain中已经集成了few-shot prompting,如下例子 fromlangchain.prompts.few_shotimportFewShotPromptTemplateexamples=[{"question":"你好吗?","answer":"帅哥,我很好"},{"question":"今天周几?","answer":"帅哥,今天周日"},{"question":"天气好吗?","answer":"帅哥,是的,今天天气很不错"}]example_...
什么是少样本学习(few-shot learning)? 什么是思维链提示(Chain of Thought prompting)? 解释一下思维树提示(Tree of Thought prompting)! 第九章:生成 AI 在生产中 在Discord 上加入我们的书籍社区 packt.link/EarlyAccessCommunity https://packt.link/EarlyAccessCommunity (二维码自动识别) 到目前为止,我们...
Dynamicfew-shot prompting:如果examples中有很多的输入输出示例,并且多数示例场景不相关,这个时候就需要动态选择示例。表示从一堆示例中选择几个送入模型,让模型做输出。 怎么选?模型怎么知道选择哪个示例? 这里就要提一下 ExampleSelector,LangChain 默认提供了4种不同类型的示例选择器,包括根据长度、语义相似度、最大...
在昨天的文章中,我们了解到了Prompt的两种类型Zero-Shot Prompting和Few-Shot Prompting,以及两种类型的具体使用场景,并给出了一些应用案例,但是从案例来看,代码非常简单,看起来并不复杂,但是我们在Chain模块中讲到,Chain是一种胶水架构,可以将多种能力进行粘连从而实现复杂的能力,那么哪种场景才是比较繁琐的场景呢?今天...
The first way of doing few shot prompting relies on using alternating human/ai messages. See an example of this below. 第一个使用少样本提示依赖于使用交替人类、人工智能消息。参考下面的示例。 from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain import PromptTemplate, LLMChain from langchain...
LangChain: 利用 Few Shot Prompt Templates 构建基于大型语言模型的应用 Few Shot Prompting 和 Prompt Templates 用Prompt Templates 解决问题 问答系统 分类化文本 餐厅命名案例 Prompt Templates 和语言模型的连接 Few-shot prompt templates 的使用 利用Few Shot Prompt Templates 创建词汇反义词查询服务 智能化设计和...
structured-chat-zero-shot-react-description Q6: 什么是 zero-shot-react-description agent? A6: zero-shot-react-description agent 是一种无需预先训练就能基于工具描述来选择和使用工具的 agent。它能够"即时"理解和使用新工具。 Q7: LangChain agent 如何选择使用哪个工具?