agent的prompt模板在初始化时生成,主要的功能是针对用户加载的tools形成完整的prompt词,为了灵活方便,prompt模板分为PREFIX、FORMAT_INSTRUCTIONS、SUFFIX几个部分。 PREFIX: 为整体的要求和描述 FORMAT_INSTRUCTIONS: 工具的描述及格式说明,包括工具名tool_names内容填充 SUFFIX: 对于具体问题的交互格式,包括了input输入,和...
当你想要使用不支持 OpenAI 函数调用的模型并转而使用提示时，LangChain 还支持几种不同的编码方法（JSON、XML、Yaml）。当你使用提示时，还需要适当的指令来告诉 LLM 如何响应 —— 所有输出解析器都配备了 get_format_instructions 方法来获取这些指令。他们还围绕输出解析器设计了更高级的功能，例如允许它们在生成...
# 创建Prompt Template,并将format_instructions通过partial_variables直接指定为Output Parser的format prompt = PromptTemplate( input_variables=["text"], template=template, partial_variables={"format_instructions": output_parser.get_format_instructions()}, ) # 创建Chain并绑定Prompt Template和Output Parser(它...
output_dict = output_parser.parse(response.content)print(output_dict) 通过ResponseSchema来定义输出的格式,最终生成的format_instructions如下,就是让模型输出用markdown标记的json。这个可以算是LangChain的价值所在,LangChain可以持续升级优化这些输出,我们只需要跟着升级。 The output should be a markdown code sni...
{query}\n",input_variables=["query"],partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()})joke_query = "Tell me a joke."_input = prompt.format_prompt(query=joke_query)output = model(_input.to_string())print(parser.get_format_instructions())print(output)print(parser...
[gift_schema,delivery_days_schema,price_value_schema]# Create the output parseroutput_parser=StructuredOutputParser.from_response_schemas(response_schemas)format_instructions=output_parser.get_format_instructions()print(format_instructions)# OutputThe output should be a markdown code snippet formattedinthe...
text=customer_review, format_instructions=format_instructions ) response = chat.invoke(messages)print(response.content)# Output{"gift":"True","delivery_days":"2","price_value":"It's slightly more expensive than the other leaf blowers out there, but I think it's worth it for the extra fea...
get_format_instructions是告诉LLM以什么样的格式进行数据的返回。 就是把LLM的输出用逗号进行分割。 下面是一个基本的使用例子: output_parser = CommaSeparatedListOutputParser() format_instructions = output_parser.get_format_instructions() prompt = PromptTemplate( ...
def get_format_instructions(self) -> str: """Instructions on how the LLM output should be formatted.""" raise NotImplementedError @property def _type(self) -> str: """Return the type key.""" raise NotImplementedError( f"_type property is not implemented in class {self.__class__.__nam...
format_instructions: parser.getFormatInstructions(), }); console.log(response); /* [ 'The Catcher in the Rye, J.D. Salinger', 'To Kill a Mockingbird, Harper Lee', 'The Great Gatsby, F. Scott Fitzgerald' ] */ 一个完整的 Model I/O 案例:将一个国家的信息:名称、首都、面积、人口等信...