通过Langchain迅速工程的介绍

兰链：通过增强及时工程的简化LLM应用程序开发>

> Langchain是一个开源框架，简化了利用GPT，Llama和Mistral的语言模型的构建应用程序。 它的实力在于其高级及时的工程功能，优化了提示，以确保准确和相关的响应。本指南探讨了Langchain的核心功能：提示，提示模板，内存，代理和链条，用Python代码示例进行了说明。

了解提示工程

促使工程工艺有效的文本输入用于生成AI。 这是关于您如何问，包括措辞，音调，上下文，甚至将角色分配给AI（例如，模拟母语者）。 使用提示符中的示例中，很少有学习的学习对于复杂的任务也很有价值。 对于图像或音频生成，请提示从主题和风格到情绪的细节所需的输出。>

基本提示组件

有效提示通常包括：

>

>

>指令：

指定任务，信息使用，查询处理和输出格式。

> >示例输入：

示例输入证明了期望。
1. > >示例输出：
样品输入的相应输出。
2. QUERY：
>处理的实际输入。
3. 虽然查询是必不可少的，但指令会显着影响响应质量。示例指南所需的输出格式。
利用兰链提示
4. > Langchain的>简化了提示创建和管理。 模板结构提示，包括指令，示例输入（少数示例），问题和上下文。 Langchain的目的是模型不足的模板，促进模型之间的易于转移。

>输出：

即使没有变量：

PromptTemplate>输出：

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"))

对于聊天应用程序，Tell me a sad joke about data scientists.管理消息历史记录：

为什么使用

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

？可重复性，模块化，可读性和更容易的维护是关键优势。

> Tell me a joke>兰链记忆：保存对话上下文

在聊天应用程序中，记住过去的互动至关重要。 Langchain的内存功能增强提示，并带有过去的对话细节。

是一个简单的示例：ChatPromptTemplate

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"))

这返回包含对话历史的字典。

兰链链：精心编排多步骤过程

对于复杂的任务，需要多个步骤或模型。 Langchain的链（使用推荐的LCEL或Legacy Chain接口）有助于以下内容

管道操作员（

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

）链链操作。

> |>兰链代理：智能动作选择

与预定义的链不同，代理使用语言模型选择动作。 他们利用工具和工具包，根据用户输入和中间步骤做出决策。 更多详细信息可以在官方Langchain指南中找到。

结论

Langchain通过其复杂的及时工程工具来简化LLM应用程序开发。

和内存等功能提高了效率和相关性。 链条和代理将功能扩展到复杂的多步骤应用程序。 Langchain提供了一种用户友好的方法来构建功能强大的LLM应用程序。

以上是通过Langchain迅速工程的介绍的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！