system_template_text = "你是一位专业的翻译,能够将{input_language}翻译成{output_language}。请只输出翻译后的文本,不要有任何其它内容。" system_prompt_template = SystemMessagePromptTemplate.from_template(system_template_text) human_template_text = "文本:{text}" human_prompt_template = HumanMessagePr...
fromlangchain.promptsimportChatPromptTemplatechat_template=ChatPromptTemplate.from_messages([("system","You are a helpful AI bot. Your name is {name}."),("human","Hello, how are you doing?"),("ai","I'm doing well, thanks!"),("human","{user_input}"),])messages=chat_template.forma...
)fromlangchain.schemaimport(AIMessage,HumanMessage,SystemMessage)system_template="You are a professional translator that translates {src_lang} to {dst_lang}."system_message_prompt=SystemMessagePromptTemplate.from_template(system_template)human_template="{user_input}"human_message_prompt=HumanMessagePrompt...
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例如除了使用上面使用的 (type, content) 的二元组表示之外,我们还可以传入MessagePromptTemplate的实例BaseMessage。 代码语言:javascript 复制 chat_template=ChatPromptTemplate.from_messages([# 这里跟上面的 system 的作用是一致的SystemMessage(content=("You are a helpful assistant that re-writes the user's ...
LangChian 可以将 LLM 模型、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外部工具整合到一起,进而可以自由构建 LLM 应用。 2. LangChain 组件 如上图,LangChain 包含六部分组成,分别为:Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents。 2.1.Models(模型)
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([SystemMessagePromptTemplate.from_template(system_prompt.strip), 我们还将使用一个玩具矢量存储,该存储由来自 recipe_nlg 数据集的 1000 个食谱组成,并使用 SentenceTransformers 编码为 384D 矢量。为了实现这一点,我们创建了一个函数来获取输入查询的最近邻,并将查询格式...
最常用的是AIMessagePromptTemplate、SystemMessagePromptTemplate和HumanMessagePromptTemplate,它们分别创建AI...
LangChian 可以将 LLM 模型、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外部工具整合到一起,进而可以自由构建 LLM 应用。 2. LangChain 组件 如上图,LangChain 包含六部分组成,分别为:Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents。 2.1.Models(模型)
例如除了使用上面使用的 (type, content) 的二元组表示之外,我们还可以传入MessagePromptTemplate的实例BaseMessage。 chat_template=ChatPromptTemplate.from_messages([# 这里跟上面的 system 的作用是一致的SystemMessage(content=("You are a helpful assistant that re-writes the user's text to ""sound more ...