LLM 和 PromptLLM 大语言模型作为 LLM 大语言模型,基本功能就是你给他输入一个字符串,他给你续写后面的内容。输入的字符串,就是需要被续写的内容,业界叫做 Prompt(提示语)。目前大语言模型界的扛把子是 Open…
temperature=0,openai_api_key=api_key,openai_api_base=api_base)prompt=PromptTemplate.from_template("你是一个起名大师,请模仿示例起3个{county}名字,比如男孩经常被叫做{boy},女孩经常被叫做
自动选择 Prompt 的 Prompt 我们可以在 LangSmith 中看到实际发送给 LLM 选择 Prompt 的 Prompt 是怎样的: Given a raw text input to a language model select the model prompt best suited for the input.You will be given the names of the available prompts and a description of what the prompt isbe...
3. 返回AI 答复:LLM 根据提示词 Prompt 生成答复文本返回给用户。 操作步骤 步骤1:购买和配置腾讯云向量数据库 1. 使用腾讯云账号登录 向量数据库控制台。 2. 购买一个腾讯云向量数据库实例。 单击新建,进入新建向量数据库实例页面,配置参数后,单击立即申请。 3. (可选)开通外网访问功能。 如果智能问答系统需要连...
PROMPT = """\ 你是一个非常有经验和天赋的程序员,现在给你如下函数名称,你会按照如下格式,输出这段代码的名称、源代码、中文解释。 函数名称: {function_name} 源代码: {source_code} 代码解释: """ import inspect def get_source_code(function_name): ...
前话:最近基于LLM的AIGC应用涌现,大家都在探索如何快速利用LLM去构建自己业务领域的应用。我们早前做了LLM应用框架这方面的一些调研,发现有一款LLM开发框架Langchain在开源社区异常火爆,短短5个月的时间已经达2w+star。于是我们针对该框架做了系统性的调研梳理,并沉淀
chain我无法在或对象中找到我正在寻找的东西result。我尝试了一些选项,例如return_final_only=True和include_run_info=True但它们不包含我正在寻找的内容。 小智4 传递verbose=True给LLMChain构造函数 chain = LLMChain(prompt=..., llm=..., verbose=True) ...
LangChain 是一个高层级的开源的框架,从字面意义理解,LangChain 可以被用来构建 “语言处理任务的链条”,它可以让AI开发人员把大型语言模型(LLM)的能力和外部数据结合起来,从而去完成一些更复杂的任务。简单来说,LangChain 可以让你的 LLM 在回答问题时参考自定义的
本文将介绍LangChain和大型语言模型(LLMs)在实际应用中的基础教程,特别是如何掌握和使用Prompt模板。通过简明扼要、清晰易懂的方式,帮助读者理解复杂的技术概念,并提供可操作的建议和解决问题的方法。
创建LLMChain实例:将LLM模型和Prompt模板传入LLMChain的构造函数,创建一个LLMChain实例。例如: python chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt) 运行LLMChain:使用run()方法运行LLMChain实例,并将需要填充的占位符传入方法中。例如,以下代码运行LLMChain实例,并将“socks”作为产品名称传入方法中: python result = ...