通過Langchain迅速工程的介紹

蘭鏈：通過增強及時工程的簡化LLM應用程序開發>

> Langchain是一個開源框架，簡化了利用GPT，Llama和Mistral的語言模型的構建應用程序。 它的實力在於其高級及時的工程功能，優化了提示，以確保准確和相關的響應。本指南探討了Langchain的核心功能：提示，提示模板，內存，代理和鏈條，用Python代碼示例進行了說明。

了解提示工程

促使工程工藝有效的文本輸入用於生成AI。 這是關於您如何問，包括措辭，音調，上下文，甚至將角色分配給AI（例如，模擬母語者）。 使用提示符中的示例中，很少有學習的學習對於復雜的任務也很有價值。 對於圖像或音頻生成，請提示從主題和風格到情緒的細節所需的輸出。 >

基本提示組件

有效提示通常包括：

>

>

>指令：

指定任務，信息使用，查詢處理和輸出格式。

> >示例輸入：

示例輸入證明了期望。
1. > >示例輸出：
樣品輸入的相應輸出。
2. QUERY：
>處理的實際輸入。
3. 雖然查詢是必不可少的，但指令會顯著影響響應質量。示例指南所需的輸出格式。
利用蘭鏈提示
4. > Langchain的>簡化了提示創建和管理。 模板結構提示，包括指令，示例輸入（少數示例），問題和上下文。 Langchain的目的是模型不足的模板，促進模型之間的易於轉移。

>輸出：

即使沒有變量：

PromptTemplate>輸出：

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"))

對於聊天應用程序，Tell me a sad joke about data scientists.管理消息歷史記錄：

為什麼使用

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

？可重複性，模塊化，可讀性和更容易的維護是關鍵優勢。

> Tell me a joke>蘭鏈記憶：保存對話上下文

在聊天應用程序中，記住過去的互動至關重要。 Langchain的內存功能增強提示，並帶有過去的對話細節。

是一個簡單的示例：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"))

這返回包含對話歷史的字典。

蘭鍊鍊：精心編排多步驟過程

對於復雜的任務，需要多個步驟或模型。 Langchain的鏈（使用推薦的LCEL或Legacy Chain接口）有助於以下內容

管道操作員（

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

）鍊鍊操作。

> |>蘭鏈代理：智能動作選擇

與預定義的鏈不同，代理使用語言模型選擇動作。 他們利用工具和工具包，根據用戶輸入和中間步驟做出決策。 更多詳細信息可以在官方Langchain指南中找到。

結論

Langchain通過其複雜的及時工程工具來簡化LLM應用程序開發。

和內存等功能提高了效率和相關性。 鏈條和代理將功能擴展到復雜的多步驟應用程序。 Langchain提供了一種用戶友好的方法來構建功能強大的LLM應用程序。

以上是通過Langchain迅速工程的介紹的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！