Los modelos de lenguaje grande o LLM se utilizan para crear un modelo interactivo que puede comunicarse con humanos en lenguajes naturales. El usuario debe configurar la plantilla para las indicaciones para que el modelo pueda comprender el texto y luego generar la respuesta de manera eficiente. Para generar el texto en lenguaje natural, el modelo debe entrenarse en el conjunto de datos en lenguaje natural.
Esta publicación ilustrará el proceso de creación de formatos de plantilla en LangChain.
¿Cómo crear formatos de plantilla en LangChain?
Python es el lenguaje de programación más eficaz que utiliza ' jinja2 ' y ' cuerda ”Formatos de plantilla ya que fstring se usa de forma predeterminada. Para aprender cómo crear un formato de plantilla en LangChain, simplemente siga esta guía:
Requisito previo: instalar LangChain
En primer lugar, instale el marco LangChain que contiene las bibliotecas PromptTemplate que se pueden utilizar para crear formatos de plantillas. El marco LangChain instala todas las dependencias necesarias para construir la estructura de la consulta para los LLM o chatbots:
pip instalar cadena larga
Método 1: usar la plantilla jinja2
Después de eso, importe la biblioteca PromptTemplate para usar la plantilla jinja2 que contiene la consulta con variables definidas en el método Prompt.format(). El formato jinja2 se especifica como parámetro del método PromptTemplate() y se asigna a la variable de solicitud:
desde langchain.prompts importar PromptTemplate
jinja2_template = 'Cuéntame un {{ estilo }} poema sobre {{ tema }}'
indicador = PromptTemplate.from_template(jinja2_template, template_format='jinja2')
rápido.formato(estilo='motivacional', tema='tierra')
El resultado muestra que el modelo ha utilizado correctamente los valores de la variable en la consulta después de comprenderla:
Método 2: usar la plantilla fstring
El segundo método utiliza el formato de plantilla fstring que el lenguaje de programación Python utiliza de forma predeterminada como PromptTemplate. Por ejemplo, el “ plantilla_fstring ” contiene la consulta y luego llama al método PromptTemplate() con la variable dentro para crear el formato de plantilla:
desde langchain.prompts importar PromptTemplatefstring_template = '''Cuéntame un poema de {estilo} sobre {tema}'''
indicador = PromptTemplate.from_template(fstring_template)
rápido.formato(estilo='motivacional', tema='tierra')
Se trata del proceso de creación de formatos de plantilla en LangChain.
Conclusión
Para crear el formato de plantilla en LangChain, simplemente inicie el proceso instalando el marco LangChain. Contiene todas las dependencias para usar la función PromptTemplate(). Utiliza el cuerda Formato de plantilla predeterminado para los lenguajes de programación Python. El usuario también puede utilizar el jinja2 plantilla usando el formato_plantilla parámetro. Esta guía explica ambos formatos de PromptTemplate para crear la plantilla en LangChain.