prompt = PromptTemplate(input_variables=["post_style","input_text","no_words"], template=template) # generate a response from llama 2 model response = llm(prompt.format(post_style=post_style,input_text=input_text, no_words=no_words)) print(response) return response except Exception as e:...
# Wrap prompt template in a PromptTemplate object def set_qa_prompt(): prompt = PromptTemplate(template=qa_template, input_variables=['context', 'question']) return prompt # Build RetrievalQA object def build_retrieval_qa(llm, prompt, vectordb): dbqa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm...
prompt = PromptTemplate(input_variables=["post_style","input_text","no_words"], template=template) # generate a response from llama 2 model response = llm(prompt.format(post_style=post_style,input_text=input_text, no_words=no_words)) print(response) return response except Exception as e:...
Llama 2 论文https://hf.co/papers/2307.09288Llama 2 提示词模板https://gpus.llm-utils.org/llama-2-prompt-template/ 单轮对话 [INST] <<SYS>>{{ system_prompt }}<</SYS>>{{ user_message }} [/INST]多轮对话 [INST] <<SYS>>{{ system_prompt }}<</SYS>>{{ user_msg_1 }} [/INST]...
A的prompt_template创建是为了增强模型的学习能力。这个巧妙的模板由两种不同的类型组成:prompt_input和prompt_no_input。前者用于包含输入上下文的样本,而后者则适用于缺乏此类上下文信息的实例。通过将每个任务的指令与适当的上下文(如果有)精确配对,我们可以在模型中培养更深入的理解和上下文感知。 我们首先使用该函数组...
2、设置提示模板 我们使用lama-2 - 7b - chat模型,所以需要使用的提示模板。 一些chat的模板在这里不起作用,因为我们的Llama 2模型没有针对这种会话界面进行专门优化。所以我们需要使用更加直接的模板,例如: qa_template="""Use the following pieces of information to answer the user's question. ...
也可以选择自定义RetrievalQA的Prompt: fromlangchain.chainsimportRetrievalQAfromlangchain.promptsimportPromptTemplatetemplate="""Use the following pieces of context to answer the question at the end.If you don't know the answer, just say that you don't know, don't try to make up an answer.Use...
表13:使用通用预先提示和带答案模板的上下文提炼示例(Table 13: Examples of context distillation with generic preprompt and preprompt with answer template) 安全性的上下文精简 上下文精简与答案模板(Context Distillation with Answer Templates) 拒绝使用安全奖励模型纠正上下文蒸馏错误 红队测试 安全评估Llama 2-Chat...
2. langchain实现 2.1.LLMChain调用 LLMChain是一个简单的链,接受一个提示模板,使用用户输入格式化它并从LLM返回响应。 其中,prompt_template是一个非常关键的组件,可以让你创建一个非常简单的链,它将接收用户输入,使用它格式化提示,然后将其发送到LLM。
fromlangchain.promptsimportPromptTemplate fromlangchain.schema.output_parserimportStrOutputParser llm: Optional[LlamaCpp]=None callback_manager:Any=None model_file="tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q4_K_M.gguf"# OR "llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf" ...