Langchainを使用した迅速なエンジニアリングの紹介

langchain：迅速なエンジニアリングを備えたLLMアプリケーション開発を合理化

オープンソースのフレームワークであるLangchainは、GPT、Llama、Mistralなどの言語モデルを活用する構築アプリケーションを簡素化します。 その強みは、高度な迅速なエンジニアリング機能にあり、正確で関連する応答のためにプロンプ​​トを最適化します。このガイドでは、Pythonコードの例で示されているプロンプト、プロンプトテンプレート、メモリ、エージェント、チェーンなど、Langchainのコア機能を調査します。

プロンプトエンジニアリングの理解

プロンプトエンジニアリングクラフト生成AIの効果的なテキスト入力。 それは、

についての

についてです。、文言、トーン、コンテキスト、さらにはAIへの役割の割り当てについてです（たとえば、ネイティブスピーカーのシミュレーションなど）。 プロンプト内の例を使用して、少数のショット学習も複雑なタスクに役立ちます。 画像またはオーディオ生成の場合、件名やスタイルからムードまで、必要な出力を詳細に説明します。

本質的なプロンプトコンポーネント

効果的なプロンプトには、通常：

が含まれます

1. 手順：タスク、情報の使用、クエリ処理、および出力形式を指定します。
の例入力：
2. 予想を示すサンプル入力。
例出力の例：
3. サンプル入力の対応する出力。
クエリ：
4. 処理の実際の入力。
クエリは不可欠ですが、指示は応答の品質に大きく影響します。例は、目的の出力形式をガイドします Langchainプロンプト

をレバレッジする

Langchain's

output：

PromptTemplate変数がなくても：

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"))

output：Tell me a sad joke about data scientists.

チャットアプリケーションの場合、メッセージ履歴を管理する

の場合：

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

なぜTell me a jokeを使用するのですか？再利用性、モジュール性、読みやすさ、およびメンテナンスの容易が重要な利点です

Langchainメモリ：会話のコンテキストを保存

チャットアプリケーションでは、過去の相互作用を思い出すことが重要です。 Langchainのメモリ機能は、過去の会話の詳細でプロンプトを強化します。 ChatPromptTemplateは簡単な例です：

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"))

これは、会話の履歴を含む辞書を返します。

ラングチェーンチェーン：マルチステッププロセスの調整

複雑なタスクの場合、複数のステップまたはモデルをチェーンする必要があります。 Langchainのチェーン（推奨されるLCELまたはレガシーチェーンインターフェイスを使用）を促進します。

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

パイプオペレーター（

）チェーン操作。|

langchainエージェント：インテリジェントアクション選択

エージェントは、事前定義されたチェーンとは異なり、言語モデルを使用してアクションを選択します。 ツールとツールキットを利用して、ユーザーの入力と中間の手順に基づいて意思決定を行います。 詳細については、公式のLangchainガイドをご覧ください。

結論

Langchainは、洗練された迅速なエンジニアリングツールを通じてLLMアプリケーション開発を合理化します。

やメモリなどの機能は、効率と関連性を高めます。 チェーンとエージェントは、複雑なマルチステップアプリケーションに機能を拡張します。 Langchainは、強力なLLMアプリケーションを構築するためのユーザーフレンドリーなアプローチを提供しています。

以上がLangchainを使用した迅速なエンジニアリングの紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。