深入浅出 langchain 1. Prompt 与 Model

示例

从代码入手来看原理

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser  
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate  
from langchain_openai import ChatOpenAI  prompt = ChatPromptTemplate.from_template("tell me a short joke about {topic}")  
model = ChatOpenAI(model="gpt-4")  
output_parser = StrOutputParser()  chain = prompt | model | output_parser  chain.invoke({"topic": "ice cream"})

chain = prompt | model | output_parser

|是 Unix 管道操作符, 将不同的组件链接到一起, 一组组件的输出作为下一组件的输入.

Prompt

prompt 是一个 BasePromptTemplate ，这意味着它接收一个模板变量的字典并生成一个 PromptValue 。一个 PromptValue 是一个完成提示的包装器，可以传递给 LLM （接受字符串作为输入）或 ChatModel （接受消息序列作为输入）。它可以与任何语言模型类型一起工作，因为它定义了生成 BaseMessage 和生成字符串的逻辑。

以下是 PromptValue 的输入

prompt_value = prompt.invoke({"topic": "ice cream"})prompt_value
# ChatPromptValue(messages=[HumanMessage(content='tell me a short joke about ice cream')])prompt_value.to_messages()
# [HumanMessage(content='tell me a short joke about ice cream')]prompt_value.to_string()
# 'Human: tell me a short joke about ice cream'

Model

然后将 PromptValue 传递给 model 。在这种情况下，我们的 model 是一个 ChatModel ，意味着它将输出一个 BaseMessage 。

message = model.invoke(prompt_value)  message
# AIMessage(content="Why don't ice creams ever get invited to parties?\n\nBecause they always bring a melt down!")

如果我们的 model 是一个 LLM ，它会输出一个字符串。

from langchain_openai.llms import OpenAI  llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-instruct")  
llm.invoke(prompt_value)# '\n\nRobot: Why did the ice cream truck break down? Because it had a meltdown!'

Output parser

最后，我们将我们的 model 输出传递给 output_parser ，这是一个 BaseOutputParser ，它接受字符串或 BaseMessage 作为输入。这个 StrOutputParser 特别简单地将任何输入转换为字符串

output_parser.invoke(message)# "Why did the ice cream go to therapy? \n\nBecause it had too many toppings and couldn't find its cone-fidence!"

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目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
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目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

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目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
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- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍