LangChain手记 Models,Prompts and Parsers

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了LangChain手记 Models,Prompts and Parsers。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

整理并翻译自DeepLearning.AI×LangChain的官方课程:Models,Prompts and Parsers(源码可见)

模型,提示词和解析器(Models, Prompts and Parsers)

  • 模型:大语言模型
  • 提示词:构建传递给模型的输入的方式
  • 解析器:获取模型输入,转换为更为结构化的形式以在下游任务中使用

为什么使用提示词模板

LangChain手记 Models,Prompts and Parsers,大语言模型,langchain

  • 提示词会非常长且具体
  • 在可以的时候能直接复用提示词
  • LangChain也为常用操作提供了提示词(模板)

LangChain输出解析可用于提示词模板

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LangChian库函数以假定输出包含某些关键字的方式解析大语言模型的输出

上图示例使用Thought,Action,Observation作为思维链推理(Chain-of-Thought Reasoning.(ReAct框架))的关键词

下面是一个使用提示词模板的例子:
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调用LangChain使用review_template创建一个提示词模板:
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response.content结果是字符串类型,无法直接提取其中的信息,使用LangChain提供的解析器可以解析其中的变量。
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35-38之间,原视频没有这部分,参见原课程:
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使用review_template_2创建一个新提示词:
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提示词结果:
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调用gpt结果:
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使用LangChain解析器解析:
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这个例子举得其实不好,json.loads也能直接实现目的,应该是在更复杂的场景使用的。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-648287.html

到了这里,关于LangChain手记 Models,Prompts and Parsers的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

原文地址:https://blog.csdn.net/Solo95/article/details/132137905

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