Eine Einführung in die schnelle Technik mit Langchain

Langchain: Streamlining LLM -Anwendungsentwicklung mit verbessertem Eingabeaufforderungstechnik

Langchain, ein Open-Source-Framework, vereinfacht das Erstellen von Anwendungen, die Sprachmodelle wie GPT, Llama und Mistral nutzen. Seine Stärke liegt in seinen fortschrittlichen prompt technischen Funktionen und optimiert die Eingabeaufforderungen für genaue und relevante Antworten. In diesem Handbuch werden die Kernfunktionen von Langchain untersucht: Eingabeaufforderungen, Eingabeaufforderung Vorlagen, Speicher, Agenten und Ketten, die mit Python -Code -Beispielen illustriert sind.

Eingabeaufforderung für Engineering

verstehen

Umkämpfte technische Fertigung effektive Texteingaben für generative KI. Es geht um wie Sie fragen, die Formulierung, den Ton, den Kontext und sogar die Zuweisung von Rollen der KI (z. B. simulieren, dass ein Muttersprachler simuliert). Nur wenige Schusslernen, die Beispiele innerhalb der Eingabeaufforderung verwenden, sind auch für komplexe Aufgaben wertvoll. Für die Bild- oder Audiogenerierung fordert Details die gewünschten Ausgänge von Subjekt und Stil bis Stimmung auf.

Essentielle Eingabeaufforderungskomponenten

effektive Eingabeaufforderungen umfassen typischerweise:

1. Anweisungen: Geben Sie die Aufgabe, Informationsverwendung, Abfragehandhabung und Ausgangsformat an.
2. Beispieleingabe: Beispieleingänge, die Erwartungen zeigen.
3. Beispielausgabe: entsprechende Ausgänge für die Probeneingänge.
4. Abfrage: Die tatsächliche Eingabe für die Verarbeitung.

Während die Abfrage wesentlich ist, wirken sich die Anweisungen erheblich auf die Reaktionsqualität aus. Beispiele leiten Sie das gewünschte Ausgangsformat.

Nutzung von Langchain -Eingabeaufforderungen

Langchains PromptTemplate vereinfacht die sofortige Erstellung und das Management. Vorlagenstrukturaufforderungen, einschließlich Richtlinien, Beispieleingaben (wenige Beispiele), Fragen und Kontext. Langchain zielt auf modellagnostische Vorlagen ab und erleichtert die einfache Übertragung zwischen Modellen.

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"))

Ausgabe: Tell me a sad joke about data scientists.

auch ohne Variablen:

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

Ausgabe: Tell me a joke

für Chat -Anwendungen, ChatPromptTemplate Verwaltet den Nachrichtenverlauf:

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)

Warum PromptTemplate? Wiederverwendbarkeit, Modularität, Lesbarkeit und einfachere Wartung sind wichtige Vorteile.

Langchain -Speicher: Konversationskontext

erhalten

ConversationBufferMemory In Chat -Anwendungen ist das Erinnern an frühere Interaktionen von entscheidender Bedeutung. Die Speicherfunktionen von Langchain verbessern die Eingabeaufforderungen mit früheren Gesprächsdetails.

ist ein einfaches Beispiel:

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"))

Dies gibt ein Wörterbuch zurück, das die Gesprächsgeschichte enthält.

Langchain-Ketten: orchestrieren mehrstufige Prozesse

Für komplexe Aufgaben ist es erforderlich, mehrere Schritte oder Modelle zu verketten. Langchains Ketten (mit der empfohlenen LCEL oder der Legacy -Kettenschnittstelle) ermöglichen dies:

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

Der Rohroperator (|) Kettenbetrieb.

Langchain -Agenten: Intelligente Handlungsauswahl

Agenten verwenden Sprachmodelle, um Aktionen auszuwählen, im Gegensatz zu vordefinierten Ketten. Sie verwenden Tools und Toolkits und treffen Entscheidungen auf der Grundlage von Benutzereingaben und Zwischenschritten. Weitere Details finden Sie im offiziellen Langchain -Handbuch.

Schlussfolgerung

Langchain stromlinien llm Anwendungsentwicklung durch seine hoch entwickelten Konstruktionsinstrumente. Funktionen wie PromptTemplate und Speicher verbessern die Effizienz und Relevanz. Ketten und Wirkstoffe erweitern die Funktionen für komplexe, mehrstufige Anwendungen. Langchain bietet einen benutzerfreundlichen Ansatz zum Aufbau leistungsstarker LLM-Anwendungen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEine Einführung in die schnelle Technik mit Langchain. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!