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03-LangChain 封装提示词&选择器示例

AI悦创原创ChatGPTChatGPT大约 5 分钟...约 1502 字

1. Prompt

你好,我是悦创。

接下来,我们使用 LangChain 来编写提示词。

LangChain 可以导入我们各种大语言模型。

1.1 基本的提示词

Prompt:您将传递给基础模型的内容

from langchain.llms import OpenAI
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-0613", openai_api_key=os.getenv("KEY"))

# I like to use three double quotation marks for my prompts because it's easier to read
prompt = """
今天是星期一,明天是星期三。 这说法有什么问题吗?
"""

llm(prompt)

# 输出
根据题目判断,这个说法有问题。星期一的下一天应该是星期二而不是星期三。

上面的提示词是很常规的,不需要我们去改变的。也就是说:有些提示词很规范。

1.2 提示模板

帮助根据用户输入、其他非静态信息和固定模板字符串的组合创建提示的对象。

我们其实可以把接下来的操作,当作 Python 的字符串格式化即可,无须太过担心看不懂。

单个
from langchain.llms import OpenAI
from langchain import PromptTemplate
load_dotenv()
llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-0613", openai_api_key=os.getenv("KEY"))
# llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", openai_api_key=os.getenv("KEY"))

# Notice "location" below, that is a placeholder for another value later
template = """
我真的很想去{location}旅行。我应该在那里做什么?
"""

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["location"],
    template=template,
)

final_prompt = prompt.format(location='广东广州')

print(f"最终提示词: {final_prompt}")
print("-----------")
print(f"LLM 输出: {llm(final_prompt)}")

# output
最终提示词: 
我真的很想去广东广州旅行。我应该在那里做什么?

-----------
LLM 输出: 广东广州是一座充满活力和历史文化的城市,你可以在那里做很多有趣的事情。以下是一些建议:

1. 参观珠江夜景:广州的夜景非常壮观,你可以乘坐船只沿着珠江漫游,欣赏灯火辉煌的城市景观。

2. 逛荔枝湾:这是一个有着浓厚历史氛围的老城区,街道上有很多特色小吃和古老的建筑,非常适合漫步和品味当地美食。

3. 游览广州塔:这是广州的标志性建筑,你可以乘坐电梯上到观景台,俯瞰整个城市的美景。

4. 去上下九商业步行街:这里集中了很多商店、餐馆和传统的老字号,你可以购物、品尝美食,感受广州的商业繁华。

5. 参观广州博物馆:在这里你可以了解广州的历史和文化,展览内容丰富多样。

6. 品尝广州美食:广东菜以其鲜美的口味而闻名,你可以尝试广州的特色美食,如叉烧、白切鸡、广式早茶等。

7. 参观陈家祠:这是广州最有名的古建筑之一,可以欣赏到精美的木雕和瓷砖装饰,了解南方传统建筑的风格。

还有很多其他的活动和景点,可以根据自己的兴趣进行安排。作为一座历史文化城市,广州有很多值得探索的地方,希望你能在旅行中度过愉快的时光!

1.3 选择器示例

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贡献者: AndersonHJB
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