Büyük Dil Modelleri veya LLM'ler, insanlarla doğal dillerde iletişim kurabilen etkileşimli bir model oluşturmak için kullanılır. Modelin metni anlayabilmesi ve ardından yanıtı verimli bir şekilde oluşturabilmesi için kullanıcının istemlere yönelik şablonu yapılandırması gerekir. Metni doğal dilde oluşturmak için modelin doğal dildeki veri kümesi üzerinde eğitilmesi gerekir.
Bu gönderi LangChain'de şablon formatları oluşturma sürecini gösterecek.
LangChain'de Şablon Formatları Nasıl Oluşturulur?
Python, “kullanan en etkili programlama dilidir” Jinja2 ' Ve ' ip ” fstring olarak şablon formatları varsayılan olarak kullanılır. LangChain'de şablon formatının nasıl oluşturulacağını öğrenmek için bu kılavuzu takip etmeniz yeterlidir:
Önkoşul: LangChain'i yükleyin
Öncelikle şablon formatları oluşturmak için kullanılabilecek PromptTemplate kitaplıklarını içeren LangChain çerçevesini yükleyin. LangChain çerçevesi, LLM'ler veya sohbet robotları için sorgu yapısını oluşturmak üzere gerekli tüm bağımlılıkları yükler:
pip kurulumu langchain
Yöntem 1: Jinja2 Şablonunu Kullanma
Bundan sonra, sorguyu içeren jinja2 şablonunu Prompt.format() yönteminde tanımlanan değişkenlerle kullanmak için PromptTemplate kitaplığını içe aktarın. Jinja2 formatı PromptTemplate() yönteminin parametresi olarak belirtilir ve Prompt değişkenine atanır:
langchain.prompts'tan PromptTemplate'i içe aktarın
jinja2_template = 'Bana {{ tema }} hakkında bir {{ stil }} şiir söyle'
istem = PromptTemplate.from_template(jinja2_template, şablon_format = 'jinja2')
Prompt.format(stil = 'motivasyonel', tema = 'dünya')
Çıktı, modelin sorgudaki değişkenin değerlerini anladıktan sonra doğru şekilde kullandığını gösterir:
Yöntem 2: fstring Şablonunu Kullanma
İkinci yöntem, Python programlama dili tarafından varsayılan olarak PromptTemplate olarak kullanılan fstring şablon formatını kullanır. Örneğin, “ fstring_template ” değişkeni sorguyu içerir ve şablon biçimini oluşturmak için içindeki değişkenle birlikte PromptTemplate() yöntemini çağırır:
langchain.prompts'tan PromptTemplate'i içe aktarınfstring_template = '''Bana {tema} hakkında bir {stil} şiir söyle'''
istem = PromptTemplate.from_template(fstring_template)
Prompt.format(stil = 'motivasyonel', tema = 'dünya')
Bunların hepsi LangChain'de şablon formatları oluşturma süreciyle ilgilidir.
Çözüm
Şablon formatını LangChain'de oluşturmak için LangChain çerçevesini yükleyerek süreci başlatmanız yeterlidir. PromptTemplate() işlevinin kullanımına ilişkin tüm bağımlılıkları içerir. Şunu kullanır: ip Python programlama dilleri için varsayılan olarak şablon biçimidir. Kullanıcı ayrıca şunları kullanabilir: Jinja2 şablonunu kullanarak şablon_formatı parametre. Bu kılavuz, LangChain'de şablon oluşturmak için her iki PromptTemplate formatını da açıklamıştır.