1、Step Back PromptingTake A Step Back: Evoking Reasoning Via Abstraction In Large Language Modelshttps://arxiv.org/pdf/2310.06117.pdf这是google deep mind开发的一种方法,它使用LLM来创建用户查询的抽象。该方法将从用户查询中退后一步,以便更好...
LangChain的Step-Back Prompt Engineering的实现 Step-Back Prompting是由Google DeepMind的研究提出的。Step-Back Prompting是一种提示方法,使LLMs能够执行抽象操作,从而可以得出准确的答案。 step-back提示是一种提示工程方法,其中原始问题需要被精炼为step-back问题。随后,step-back答案用于最终答案。 系统提示: You ar...
在那个脚本中,我们的问题是 代码语言:javascript 复制 Original Query:What Task Decomposition that workin2022? Step Back Prompting为 代码语言:javascript 复制 Step Back Query:What are some examplesoftask decompositioninthe current year? 这两个查询将用于提取相关文档,将这些文档组合在一起作为一个上下文,提供...
Step Back Prompting为 Step Back Query: What are some examples of task decomposition in the current year? 这两个查询将用于提取相关文档,将这些文档组合在一起作为一个上下文,提供给LLM生成最终的答案。 { # Retrieve context using the normal question "normal_context": RunnableLambda(lambda x: x["quest...
有多种方法可以提高检索增强生成(RAG)的能力,其中一种方法称为查询扩展。我们这里主要介绍在Langchain中常用的3种方法 查询扩展技术涉及对用户的原始查询进行细化,以生成更全面和信息丰富的搜索。使用扩展后的查询将从向量数据库中获取更多相关文档。 1、Step Back Prompting ...
退后提示(Step back prompting): 目的:生成一个“退后”的问题,在使用检索时,将同时使用“退后”问题和原始问题进行检索,然后使用这两个结果来支持语言模型的响应。后退问题是从原始问题派生出来的、抽象层次更高的问题。例如,原始问题是“Estella Leopold在特定时期去了哪所学校”,这个可能很难回答。但如果不是直接询...
Q31: 什么是LangChain中的"元提示"(Meta Prompting)?给出一个使用元提示的高级示例。 Agent 基础 20 题 Q1: 什么是 LangChain? A1: LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它提供了一套工具和组件,用于构建复杂的、基于语言模型的应用。 Q2: LangChain 中的 agent 是什么? A2: 在 ...
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 到目前为止,我们在本书中已经讨论了模型、代理和 LLM 应用程序以及不同的用例,但是当需要确保性能和监管要求时,模型和应用程序需要大规模部署,并且最终需要进行监视,许多问题...
LangChain also supports few-shot prompting, enabling the model to learn from examples. This feature is vital for tasks requiring contextual understanding or specific patterns. Few-shot prompt templates can be built from a set of examples or by utilizing an Example Selector object. Read more here...
Create an agent that uses self-ask with search prompting. agents.structured_chat.base.create_structured_chat_agent(...) Create an agent aimed at supporting tools with multiple inputs. agents.tool_calling_agent.base.create_tool_calling_agent(...) Create an agent that uses tools. agents.utils...