GPT实战系列-LangChain的Prompt提示模版构建
GPT实战系列-LangChain的Prompt提示模版构建
LangChain
GPT实战系列-LangChain如何构建基通义千问的多工具链
GPT实战系列-构建多参数的自定义LangChain工具
GPT实战系列-通过Basetool构建自定义LangChain工具方法
GPT实战系列-一种构建LangChain自定义Tool工具的简单方法
GPT实战系列-搭建LangChain流程简单应用
GPT实战系列-简单聊聊LangChain搭建本地知识库准备
GPT实战系列-LangChain + ChatGLM3构建天气查询助手
GPT实战系列-大模型为我所用之借用ChatGLM3构建查询助手
GPT实战系列-简单聊聊LangChain
大模型查询工具助手之股票免费查询接口
Prompt模版是用于生成语言模型提示的预定义模版。
模板可能包括说明、小样本示例,和特定的上下文和问题(适合于特定的任务)。
LangChain提供创建和使用提示模板的工具,其实也没有做太多的工作,就是字符串格式化操作差不多。模版与模型无关,使其适应在不同的语言模型中重复使用。
通常,语言模型的输入,通常是字符串或聊天消息列表。
Prompt模版
用于为字符串提示创建模板。PromptTemplate
默认情况下,PromptTemplate使用 Python 的 用于模板的 str.format 语法,一种字符替换的格式。
from langchain.prompts import PromptTemplateprompt_template = PromptTemplate.from_template("Tell me a {adjective} joke about {content}."
)
prompt_template.format(adjective="funny", content="chickens")
'Tell me a funny joke about chickens.'
该模板支持任意数量的变量,包括无变量:
from langchain.prompts import PromptTemplateprompt_template = PromptTemplate.from_template("Tell me a joke")
prompt_template.format()
'Tell me a joke'
因此,您可以创建任意的自定义提示模板,以任何方式设置提示的格式。
聊天对话模版ChatPromptTemplate
通常,大语言模型(LLM)的应用模型是聊天模型,它的提示是聊天消息列表。
每条聊天消息都与内容相关联,并且其他 参数调用 。例如,在 OpenAI 聊天完成中 API,聊天 消息可以与 AI 助手、人类或系统相关联 角色。
创建一个聊天提示模板,如下所示:
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatechat_template = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", "You are a helpful AI bot. Your name is {name}."),("human", "Hello, how are you doing?"),("ai", "I'm doing well, thanks!"),("human", "{user_input}"),]
)messages = chat_template.format_messages(name="Bob", user_input="What is your name?")
ChatPromptTemplate.from_messages 就是接受各种消息输入。
例如,除了使用 (type, content),则可以传入 or 的实例。MessagePromptTemplate``BaseMessage
from langchain.prompts import HumanMessagePromptTemplate
from langchain_core.messages import SystemMessage
from langchain_openai import ChatOpenAIchat_template = ChatPromptTemplate.from_messages([SystemMessage(content=("You are a helpful assistant that re-writes the user's text to ""sound more upbeat.")),HumanMessagePromptTemplate.from_template("{text}"),]
)
messages = chat_template.format_messages(text="I don't like eating tasty things")
print(messages)
[SystemMessage(content="You are a helpful assistant that re-writes the user's text to sound more upbeat."), HumanMessage(content="I don't like eating tasty things")]
其实就是做了简单的封装,提供一些灵活性,来构建您的 聊天提示。
LangChain是一个Python框架,可以使用LLMs构建应用程序。它与各种模块连接,使与LLM和提示管理,一切变得简单。
觉得有用 收藏 收藏 收藏
点个赞 点个赞 点个赞
End
GPT专栏文章:
GPT实战系列-实战Qwen通义千问在Cuda 12+24G部署方案_通义千问 ptuning-CSDN博客
GPT实战系列-ChatGLM3本地部署CUDA11+1080Ti+显卡24G实战方案
GPT实战系列-Baichuan2本地化部署实战方案
GPT实战系列-让CodeGeeX2帮你写代码和注释_codegeex 中文-CSDN博客
GPT实战系列-ChatGLM3管理工具的API接口_chatglm3 api文档-CSDN博客
GPT实战系列-大话LLM大模型训练-CSDN博客
GPT实战系列-LangChain + ChatGLM3构建天气查询助手
GPT实战系列-大模型为我所用之借用ChatGLM3构建查询助手
GPT实战系列-P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型,到底做了什么?(二)
GPT实战系列-P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型,到底做了什么?(一)
GPT实战系列-ChatGLM2模型的微调训练参数解读
GPT实战系列-如何用自己数据微调ChatGLM2模型训练
GPT实战系列-ChatGLM2部署Ubuntu+Cuda11+显存24G实战方案
GPT实战系列-Baichuan2等大模型的计算精度与量化
GPT实战系列-GPT训练的Pretraining,SFT,Reward Modeling,RLHF
GPT实战系列-探究GPT等大模型的文本生成-CSDN博客
相关文章:
GPT实战系列-LangChain的Prompt提示模版构建
GPT实战系列-LangChain的Prompt提示模版构建 LangChain GPT实战系列-LangChain如何构建基通义千问的多工具链 GPT实战系列-构建多参数的自定义LangChain工具 GPT实战系列-通过Basetool构建自定义LangChain工具方法 GPT实战系列-一种构建LangChain自定义Tool工具的简单方法…...
Docker容器中的mysql自动备份脚本
Docker容器中的mysql自动备份脚本 1. 脚本功能 备份容器中的mysql数据库到宿主机上,自动删除7天前的备份文件 2. 脚本内容 #!/bin/bash # auth Eric source /etc/profile # 设置备份目录和文件名 backup_directory"/app/backup" #测试名字用%Y%m%d%H…...
品精酿啤酒:畅享生活,享受快乐
在现代社会,品牌营销策略对于产品的成功至关重要。Fendi club啤酒之所以能够成为畅享生活、享受时尚的代名词,与其品牌营销策略密不可分。 首先,Fendi club啤酒注重品牌形象的塑造。作为一个时尚品牌,Fendi club啤酒将时尚与品质融…...
进程创建,程序加载运行,以及进程终止,什么是僵尸进程,什么是孤儿进程
进程控制 创建进程,撤销进程,实现进程转换(必须一气呵成,使用原语) 原语不被中断是因为有关中断指令 创建进程 撤销进程 进程创建fork fork()函数会创建一个子进程,子进程会返…...
[python]bar_chart_race设置日期格式
1、设置日期标签的时间格式 # 设置日期格式,默认为%Y-%m-%dbcr.bar_chart_race(df, covid19_horiz.gif, period_fmt%b %-d, %Y) 2、更改日期标签为数值 # 设置日期标签为数值bcr.bar_chart_race(df.reset_index(dropTrue), covid19_horiz.gif, interpolate_period…...
Apache FtpServer在Windows上下载安装与使用
Apache FtpServer在Windows上下载安装与使用 1、Apache Ftp Server下载 进入apache官网 https://mina.apache.org/ftpserver-project/old-downloads.html 下载自己使用的版本。 Apache FtpServer 1.1.1及以下的版本需要JDK1.7的支持 Apache FtpServer 1.1.1以上的版本需要JDK…...
CVE-2024-24112 XMall后台管理系统 SQL 注入漏洞分析
------作者本科毕业设计项目 基于 Spring Boot Vue 开发而成...... [Affected Component] /item/list /item/listSearch /sys/log /order/list /member/list (need time-based blind injection) /member/list/remove 项目下载地址 Exrick/xmall: 基于SOA架构的分布式…...
jwt以及加密完善博客系统
目录 一、背景 二、传统登陆功能&强制登陆功能 1、传统的实现方式 2、session存在的问题 三、jwt--令牌技术 1、实现过程 2、令牌内容 3、生成令牌 4、检验令牌 四、JWT登陆功能&强制登陆功能 1、JWT实现登陆功能 2、强制登陆功能 3、运行效果 五、加密/加…...
elk收集k8s微服务日志
一、前言 使用filebeat自动发现收集k8s的pod日志,这里分别收集前端的nginx日志,还有后端的服务java日志,所有格式都是用json格式,建议还是需要让开发人员去输出java的日志为json,logstash分割java日志为json格式&#…...
vue3中如何实现多个侦听器(watch)
<body> <div id"app"><input type"button" value"更改名字" click"change"> </div> <script src"vue.js"></script> <script>new Vue({el: #app,data: {food: {id: 1,name: 冰激…...
【深度学习基础知识】IOU、GIOU、DIOU、CIOU
这里简单记录下IOU及其衍生公式。 为了拉通IOU及其衍生版的公式对比,以及方便记忆,这里用一个统一的图示来表示出所有的参数 【A】目标框的区域【B】预测框的区域【C】A与B的交集【ÿ…...
【自用笔记】单词
cognitive 认知formulation 阐述方式nonlinear 非线性nonconvex 非凸,无最优解cumulative return 累计回报propagation 传播optimization 优化objective 目标标准差(standard deviation)正态分布(Normal distribution)…...
Linux之shell条件判断
华子目录 if语句单分支案例 双分支案例 多分支 case多条件判断格式执行过程示例 if语句 单分支 # 语法1: if <条件表达式> then指令 fi#语法2: if <条件表达式>;then指令 fi案例 编写脚本choice1.sh,利用单分支结构实现输入2个整数&#…...
“postinstall“: “patch-package“ 修补安装包补丁
在 package.json 文件里,postinstall 是一个钩子脚本,它在每次运行 npm install 命令后自动执行。当你在该字段中指定 "patch-package" 时,意思是在 npm install 安装所有依赖包之后,自动运行 patch-package 命令。 pa…...
PHP+MySQL开发组合:多端多商户DIY商城源码系统 带完整的搭建教程以及安装代码包
近年来,电商行业的迅猛发展,越来越多的商户开始寻求搭建自己的在线商城。然而,传统的商城系统往往功能单一,无法满足商户个性化、多样化的需求。同时,搭建一个功能完善的商城系统需要专业的技术团队和大量的时间成本&a…...
Node.js常用命令
Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境,它使得开发者可以使用 JavaScript 来编写服务端的应用。Node.js 提供了大量的命令行工具,以下是一些最常用的 Node.js 命令: 1. node 运行 JavaScript 文件:node [fil…...
LeetCode 2. 两数相加
目录 题目题目描述示例 1:示例 2:示例 3:提示:原题链接 题解解题思路代码实现(C) 题目 题目描述 给你两个 非空 的链表,表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照 逆序 的方式存储的…...
抖去推无人直播+矩阵托管+AI文案撰写一体化工具如何开发搭建
一、 开发和搭建抖去推无人直播矩阵托管AI文案撰写一体化工具需要以下步骤: 确定功能需求:确定抖去推无人直播、矩阵托管和AI文案撰写的具体功能需求,如直播推流、直播管理、托管服务、AI文案生成等。 技术选型:选择适合开发该工…...
【鸿蒙HarmonyOS开发笔记】常用组件介绍篇 —— 弹窗组件
简介 弹窗是移动应用中常见的一种用户界面元素,常用于显示一些重要的信息、提示用户进行操作或收集用户输入。ArkTS提供了多种内置的弹窗供开发者使用,除此之外还支持自定义弹窗,来满足各种不同的需求。 下面是所有涉及到的弹窗组件官方文档…...
【嵌入式学习】Qtday03.21
一、思维导图 二、练习 自由发挥登录窗口的应用场景,实现一个登录窗口界面。(不要使用课堂上的图片和代码,自己发挥,有利于后面项目的完成) 要求: 1. 需要使用Ui界面文件进行界面设计 2. ui界面上的组件…...
<6>-MySQL表的增删查改
目录 一,create(创建表) 二,retrieve(查询表) 1,select列 2,where条件 三,update(更新表) 四,delete(删除表…...
JVM垃圾回收机制全解析
Java虚拟机(JVM)中的垃圾收集器(Garbage Collector,简称GC)是用于自动管理内存的机制。它负责识别和清除不再被程序使用的对象,从而释放内存空间,避免内存泄漏和内存溢出等问题。垃圾收集器在Ja…...
什么是库存周转?如何用进销存系统提高库存周转率?
你可能听说过这样一句话: “利润不是赚出来的,是管出来的。” 尤其是在制造业、批发零售、电商这类“货堆成山”的行业,很多企业看着销售不错,账上却没钱、利润也不见了,一翻库存才发现: 一堆卖不动的旧货…...
土地利用/土地覆盖遥感解译与基于CLUE模型未来变化情景预测;从基础到高级,涵盖ArcGIS数据处理、ENVI遥感解译与CLUE模型情景模拟等
🔍 土地利用/土地覆盖数据是生态、环境和气象等诸多领域模型的关键输入参数。通过遥感影像解译技术,可以精准获取历史或当前任何一个区域的土地利用/土地覆盖情况。这些数据不仅能够用于评估区域生态环境的变化趋势,还能有效评价重大生态工程…...
今日科技热点速览
🔥 今日科技热点速览 🎮 任天堂Switch 2 正式发售 任天堂新一代游戏主机 Switch 2 今日正式上线发售,主打更强图形性能与沉浸式体验,支持多模态交互,受到全球玩家热捧 。 🤖 人工智能持续突破 DeepSeek-R1&…...
数据库分批入库
今天在工作中,遇到一个问题,就是分批查询的时候,由于批次过大导致出现了一些问题,一下是问题描述和解决方案: 示例: // 假设已有数据列表 dataList 和 PreparedStatement pstmt int batchSize 1000; // …...
大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计
随着大语言模型(LLM)参数规模的增长,推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长,而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB(例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...
人工智能(大型语言模型 LLMs)对不同学科的影响以及由此产生的新学习方式
今天是关于AI如何在教学中增强学生的学习体验,我把重要信息标红了。人文学科的价值被低估了 ⬇️ 转型与必要性 人工智能正在深刻地改变教育,这并非炒作,而是已经发生的巨大变革。教育机构和教育者不能忽视它,试图简单地禁止学生使…...
vulnyx Blogger writeup
信息收集 arp-scan nmap 获取userFlag 上web看看 一个默认的页面,gobuster扫一下目录 可以看到扫出的目录中得到了一个有价值的目录/wordpress,说明目标所使用的cms是wordpress,访问http://192.168.43.213/wordpress/然后查看源码能看到 这…...
掌握 HTTP 请求:理解 cURL GET 语法
cURL 是一个强大的命令行工具,用于发送 HTTP 请求和与 Web 服务器交互。在 Web 开发和测试中,cURL 经常用于发送 GET 请求来获取服务器资源。本文将详细介绍 cURL GET 请求的语法和使用方法。 一、cURL 基本概念 cURL 是 "Client URL" 的缩写…...
