深度学习-91-大语言模型LLM之基于langchain的模型IO的提示模板

文章目录

  • 1 Model的输入输出
  • 2 提示模板
    • 2.1 提示模板的特点
    • 2.2 提示模板的类型
  • 3 使用提示模板
    • 3.1 设置环境变量
    • 3.2 PromptTemplate提示模板
      • 3.2.1 通过from_template方法
      • 3.2.2 直接生成提示模板
      • 3.2.3 使用提示模板
      • 3.2.4 复用提示模板
    • 3.3 ChatPromptTemplate聊天提示模板
      • 3.3.1 通过from_messages方法
      • 3.3.2 创建与角色相关联的消息模板
    • 3.4 少量样本示例的提示模板
      • 3.4.1 创建示例集
      • 3.4.2 创建提示模板
      • 3.4.3 创建FewShotPromptTemplate对象
      • 3.4.4 应用举例
    • 3.5 示例选择器
      • 3.5.1 示例选择器的类型
      • 3.5.2 创建示例选择器
      • 3.5.3 创建FewShotPromptTemplate对象
      • 3.5.4 应用举例
    • 3.6 PipelinePromptTemplate提示模板
      • 3.6.1 最终提示模板
      • 3.6.2 多个提示模板
      • 3.6.3 组合成管道提示
      • 3.6.4 应用举例
  • 4 参考附录

在这里插入图片描述

1 Model的输入输出

LangChain的模型是框架中的核心,基于语言模型构建,用于开发LangChain应用。
通过API调用大模型来解决问题是LangChain应用开发的关键过程。

可以把对模型的使用过程拆解成三块: 输入提示(Prompt)、调用模型(Model)、输出解析(Parse)。
(1)提示模板: LangChain的模板允许动态选择输入,根据实际需求调整输入内容,适用于各种特定任务和应用。
(2)语言模型: LangChain提供通用接口调用不同类型的语言模型,提升了灵活性和使用便利性。
(3)输出解析: 利用LangChain的输出解析功能,精准提取模型输出中所需信息,避免处理冗余数据,同时将非结构化文本转换为可处理的结构化数据,提高信息处理效率。

这三块形成了一个整体,在LangChain中这个过程被统称为Model输入或输出。针对每块环节,LangChain都提供了模板和工具,可以帮助快捷的调用各种语言模型的接口。

2 提示模板

语言模型的提示是用户提供的一组指令或输入,用于指导模型的响应ÿ

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