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.'), ('human', 'Hello, how are you doing?'), ('ai', ...
from langchain.prompts import load_prompt #加载yaml格式的prompt模版 prompt = load_prompt("simple_prompt.yaml") print(prompt.format(name="小黑",what="恐怖的")) #加载json格式的prompt模版 prompt = load_prompt("simple_prompt.json") print(prompt.format(name="小红",what="搞笑的")) 支持加载文件...
fromlangchain.promptsimportPromptTemplateprompt_template=PromptTemplate.from_template("Tell me a {adjective} joke about {content}.")prompt_template.format(adjective="funny",content="chickens") 连接特征库以针对不同用户提供个性化服务 class FeastPromptTemplate(StringPromptTemplate): def format(self, **kwa...
#加载yaml格式的prompt模版prompt=load_prompt("simple_prompt.yaml")print(prompt.format(name="小黑",what="恐怖的")) #加载json格式的prompt模版prompt=load_prompt("simple_prompt.json")print(prompt.format(name="小红",what="搞笑的")) 支持加载文件格式的模版,并且对prompt的最终解析结果进行自定义格式化 ...
与模型交互的，基本上是通过给与 Prompt 的方式，LangChain 通过 PromptTemplate 的方式方便我们构建以及...
可以将模板封装在yaml,json,txt等文件中进行加载,不建议在程序中编写大量的prompt。 simple_prompt.yaml ''' _type: prompt input_variables: ["adjective", "content"] template: Tell me a {adjective} joke about {content}. ''' prompt = load_prompt("simple_prompt.yaml") print(prompt.format(adjectiv...
# load llmllm = OpenAI(temperature=)# load external tooltools = load_tools(["llm-math"], llm=llm)# init agentagent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)llm_math = LLMMathChain(llm=llm, verbose=True)exploit = input("Please input prompt:"...
from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.document_loaders import PlaywrightURLLoader from langchain.chains.summarize import load_summarize_chain from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from azure_chat_llm import llm ...
# 首先先加载环境变量%load_ext dotenv%dotenvfromlangchainimportPromptTemplate# 一个没有参数的提示模板no_input_prompt=PromptTemplate(input_variables=[],template="给我讲个故事")no_input_prompt.format()# 只有一个参数的提示模板one_input_prompt=PromptTemplate(input_variables=["什么样儿"],template="给...
1.1. 核心步骤 给LLM安装记忆的核心步骤就3个：在对话之前调取之前的历史消息。将历史消息填充到Prompt...