LangChain é a estrutura que contém múltiplas dependências e bibliotecas que podem ser usadas para construir grandes modelos de linguagem. Esses modelos podem ser usados para interagir com humanos, mas primeiro, o modelo deve aprender como obter/entender a solicitação/pergunta feita pelo humano. Para isso, o modelo precisa ser treinado nos templates de prompt e então o usuário faz a pergunta dentro do template fornecido.
Este guia ilustrará o processo de construção de modelos de prompt no LangChain.
Como construir modelos de prompt no LangChain?
Para construir modelos de prompt no LangChain, basta seguir o seguinte guia com várias etapas:
Etapa 1: Instalar Módulos e Ambiente de Configuração
Inicie o processo de construção de modelos de prompt no LangChain instalando a estrutura LangChain:
pip instalar langchain
Agora, instale os módulos OpenAI para acessar suas bibliotecas e definir um ambiente usando-os:
pip instalar openai 
Configure o Ambiente OpenAI usando a biblioteca os para acessar o sistema operacional e fornecer a chave da API OpenAI:
importe-nosimportar getpass
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = getpass.getpass('Chave de API OpenAI:')
Etapa 2: usando o modelo de prompt
Após instalar o LangChain, basta importar a biblioteca PromptTemplate e construir um template para a consulta sobre uma piada com alguns aspectos extras como variáveis como adjetivo, conteúdo, etc.:
do PromptTemplate de importação de langchainprompt_template=PromptTemplate.from_template(
'Conte-me uma piada de {estilo} sobre {tema}'
)
prompt_template.format(style='engraçado', tema='galinhas')
O prompt foi definido e entregue ao modelo com os valores da variável inserida no comando:
O usuário pode personalizar o modelo de prompt com uma consulta simples pedindo uma piada:
do PromptTemplate de importação de langchainprompt_template=PromptTemplate.from_template(
'Conte-me uma piada'
)
prompt_template.format()
O método acima serve para uma única consulta e resposta, mas às vezes o usuário deseja interagir com o modelo na forma de chat e a próxima seção explica seu formato.
Etapa 3: usando o modelo de prompt de bate-papo
Esta seção explica o modelo para um modelo de bate-papo baseado em um padrão de conversação, como dois humanos interagindo entre si:
de langchain.prompts importar ChatPromptTemplatemodelo = ChatPromptTemplate.from_messages([
('sistema', 'Bot de bate-papo AI para ajudar o usuário. Seu nome é {nome}.'),
('humano', 'Olá, como vai'),
('ai', 'Como vai'),
('humano', '{user_input}'),
])
mensagens = template.format_messages(
nome='João',
user_input = 'Como devo ligar para você'
)
Após definir a estrutura do template, basta escrever algumas linhas no texto para dizer ao modelo o que se espera dele e usar a função llm() para dar um prompt:
de langchain.prompts importar ChatPromptTemplatede langchain.prompts.chat importar SystemMessage, HumanMessagePromptTemplate
modelo = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
Mensagem do sistema(
conteúdo=(
'Você está aqui para auxiliar e ajudar o usuário a reescrever o texto do usuário de forma mais eficaz'
)
),
HumanMessagePromptTemplate.from_template('{texto}'),
]
)
de langchain.chat_models importar ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI()
llm(template.format_messages(text='não gosto de comer coisas saborosas'))
O método SystemMessage() contém o conteúdo da resposta para a consulta usada no LLM:
Trata-se de construir modelos de prompt no LangChain.
Conclusão
Para construir um modelo de prompt no LangChain, basta instalar os módulos LangChain e OpenAI para configurar um ambiente usando a chave API OpenAI. Depois disso, crie um modelo de prompt para um único prompt, como pedir uma piada ou uma única pergunta sobre qualquer coisa. Outro método é personalizar um modelo de chat baseado no processo de interação entre dois humanos diferentes. Esta postagem ilustrou o processo de construção de um modelo de prompt no LangChain.