Langchain을 사용한 프롬프트 엔지니어링 소개

langchain : 향상된 프롬프트 엔지니어링으로 LLM 애플리케이션 개발을 간소화합니다 오픈 소스 프레임 워크 인 Langchain은 GPT, LLAMA 및 MISTRAL과 같은 언어 모델을 활용하는 건물 응용 프로그램을 단순화합니다. 강점은 고급 프롬프트 엔지니어링 기능에 있으며 정확하고 관련성있는 응답을위한 프롬프트를 최적화합니다. 이 안내서는 Langchain의 핵심 기능을 탐구합니다 : 프롬프트, 프롬프트 템플릿, 메모리, 에이전트 및 체인, Python 코드 예제로 설명되어 있습니다.

프롬프트 엔지니어링 이해

프롬프트 엔지니어링 공예 생성 AI에 대한 효과적인 텍스트 입력. 그것은

가 묻는 방법에 관한 것입니다. 문구, 어조, 맥락, 심지어 AI에 역할을 할당하는 것 (예 : 원어민을 시뮬레이션). 프롬프트 내에서 예제를 사용하는 소수의 학습은 복잡한 작업에도 가치가 있습니다. 이미지 또는 오디오 생성의 경우, 주제와 스타일에서 분위기에 이르기까지 원하는 출력 세부 사항. 필수 프롬프트 구성 요소

효과적인 프롬프트는 일반적으로 다음을 포함합니다 지침 :

작업, 정보 사용량, 쿼리 처리 및 출력 형식을 지정합니다. 예제 입력 :

샘플 입력은 기대치를 보여줍니다 예제 출력 : 샘플 입력에 대한 해당 출력 쿼리 : 처리를위한 실제 입력 쿼리가 필수적이지만 지침은 응답 품질에 크게 영향을 미칩니다. 예제는 원하는 출력 형식을 안내합니다 Langchain 프롬프트 활용 Langchain 's

는 신속한 생성 및 관리를 단순화합니다. 템플릿은 지시, 예제 입력 (몇 가지 예제), 질문 및 컨텍스트를 포함한 구조 프롬프트. Langchain은 모델에 대한 비 공연 템플릿을 목표로 모델 간의 쉬운 전송을 용이하게합니다.

출력 : 변수가 없어도 :

출력 : 채팅 응용 프로그램의 경우

는 메시지 기록을 관리합니다

왜

를 사용합니까? 재사용 성, 모듈성, 가독성 및 유지 보수가 쉬운 유지 보수가 핵심 장점입니다 langchain 메모리 : 대화 컨텍스트 보존 채팅 응용 프로그램에서 과거의 상호 작용을 기억하는 것이 중요합니다. Langchain의 메모리 기능은 과거의 대화 세부 사항으로 프롬프트를 향상시킵니다. 는 간단한 예입니다

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"))

이것은 대화 이력이 포함 된 사전을 반환합니다 랑 체인 체인 : 오케스트레이션 다중 단계 프로세스

복잡한 작업의 경우 여러 단계 또는 모델을 체인해야합니다. Langchain의 체인 (권장 LCEN 또는 레거시 체인 인터페이스 사용)은 다음을 용이하게합니다.

파이프 연산자 () 사슬 작업 랑 체인 에이전트 : 지능형 행동 선택 에이전트는 사전 정의 된 체인과 달리 언어 모델을 사용하여 행동을 선택합니다. 도구 및 툴킷을 사용하여 사용자 입력 및 중간 단계를 기반으로 결정을 내립니다. 자세한 내용은 공식 Langchain 안내서에서 찾을 수 있습니다.

결론 Langchain은 정교한 프롬프트 엔지니어링 도구를 통해 LLM 애플리케이션 개발을 간소화합니다. 및 메모리와 같은 기능은 효율성과 관련성을 향상시킵니다. 체인 및 에이전트는 기능을 복잡한 다중 단계 애플리케이션으로 확장합니다. Langchain은 강력한 LLM 응용 프로그램 구축에 대한 사용자 친화적 인 접근 방식을 제공합니다.

위 내용은 Langchain을 사용한 프롬프트 엔지니어링 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!