Pengenalan Kejuruteraan Prompt dengan Langchain

Langchain: Menyelaraskan Pembangunan Aplikasi LLM dengan Kejuruteraan Prompt yang Dipertingkatkan

Langchain, rangka kerja sumber terbuka, memudahkan aplikasi bangunan memanfaatkan model bahasa seperti GPT, Llama, dan Mistral. Kekuatannya terletak pada keupayaan kejuruteraan cepatnya, mengoptimumkan petunjuk untuk respons yang tepat dan relevan. Panduan ini meneroka ciri teras Langchain: Prompts, template prompt, memori, ejen, dan rantai, digambarkan dengan contoh kod python.

Memahami Kejuruteraan Prompt

Kraf kejuruteraan cepat input teks yang berkesan untuk AI generatif. Ini mengenai

bagaimana

anda bertanya, merangkumi kata -kata, nada, konteks, dan juga memberikan peranan kepada AI (mis., Mensimulasikan penceramah asli). Pembelajaran beberapa tembakan, menggunakan contoh-contoh dalam prompt, juga bernilai untuk tugas-tugas yang kompleks. Untuk imej atau generasi audio, mendorong output yang dikehendaki terperinci, dari subjek dan gaya ke mood. Komponen Prompt Essential

arahan berkesan biasanya termasuk:

Arahan:

Tentukan tugas, penggunaan maklumat, pengendalian pertanyaan, dan format output.
1. Input Contoh:
Input sampel menunjukkan jangkaan.
2. Output Contoh:
output yang sepadan untuk input sampel.
3. pertanyaan:
input sebenar untuk pemprosesan.
4. Walaupun pertanyaan adalah penting, arahan memberi kesan kualiti tindak balas yang ketara. Contoh membimbing format output yang dikehendaki.

memanfaatkan langchain prompt

Langchain's

memudahkan penciptaan dan pengurusan yang cepat. Struktur templat yang mendorong, termasuk arahan, contoh input (contoh-contoh beberapa tembakan), soalan, dan konteks. Langchain bertujuan untuk templat model-agnostik, memudahkan pemindahan mudah antara model.

PromptTemplate output:

from langchain.prompts import PromptTemplate

prompt_template = PromptTemplate.from_template(
    "Tell me a {adjective} joke about {content}."
)
print(prompt_template.format(adjective="sad", content="data scientists"))

walaupun tanpa pembolehubah: Tell me a sad joke about data scientists.

output:

from langchain.prompts import PromptTemplate
prompt_template = PromptTemplate.from_template("Tell me a joke")
print(prompt_template.format())

untuk aplikasi sembang, Tell me a joke menguruskan sejarah mesej:

ChatPromptTemplate mengapa menggunakan

? Kebolehgunaan semula, modulariti, kebolehbacaan, dan penyelenggaraan yang lebih mudah adalah kelebihan utama.

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

chat_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.format_messages(name="Bob", user_input="What is your name?")
print(messages)

memori langchain: memelihara konteks perbualan PromptTemplate

Dalam aplikasi sembang, mengingati interaksi masa lalu adalah penting. Ciri -ciri memori Langchain meningkatkan arahan dengan butiran perbualan yang lalu.

adalah contoh mudah:

from langchain.prompts import PromptTemplate

prompt_template = PromptTemplate.from_template(
    "Tell me a {adjective} joke about {content}."
)
print(prompt_template.format(adjective="sad", content="data scientists"))

ini mengembalikan kamus yang mengandungi sejarah perbualan.

Rantai Langchain: Mengatur Proses Multi-Langkah

Untuk tugas -tugas yang kompleks, berantai beberapa langkah atau model diperlukan. Rantai Langchain (menggunakan LELEL yang disyorkan atau antara muka rantai warisan) memudahkan ini:

from langchain.prompts import PromptTemplate
prompt_template = PromptTemplate.from_template("Tell me a joke")
print(prompt_template.format())

Operation Operator Paip (|).

Ejen Langchain: Pemilihan Tindakan Pintar

Ejen menggunakan model bahasa untuk memilih tindakan, tidak seperti rantai yang telah ditetapkan. Mereka menggunakan alat dan toolkit, membuat keputusan berdasarkan input pengguna dan langkah pertengahan. Maklumat lanjut boleh didapati dalam panduan rasmi Langchain.

Kesimpulan

Langchain menyelaraskan pembangunan aplikasi LLM melalui alat kejuruteraan yang canggih. Ciri -ciri seperti PromptTemplate dan memori meningkatkan kecekapan dan kaitan. Rantai dan ejen memperluaskan keupayaan ke aplikasi yang kompleks, pelbagai langkah. Langchain menawarkan pendekatan mesra pengguna untuk membina aplikasi LLM yang kuat.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan Kejuruteraan Prompt dengan Langchain. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!