大模型 (LLM)LangChain面试题系列(十)LangChain中Prompt Templates 和 Values是什么?

面试题11. LangChain中Prompt Templates 和 Values是什么?

参考答案

在 LangChain 框架中,Prompt TemplatesValues 是用于指导语言模型生成特定类型输出的一对概念。

1)Prompt Templates(提示模板)

Prompt Templates 是用于引导语言模型生成特定类型输出的模板或结构。它们定义了语言模型应该如何被引导来生成特定的内容。例如,一个提示模板可能包括一个指令和一个或多个输入字段,这些字段需要在生成输出时被填充。

2)Values(值)

Values 是与提示模板中的输入字段相关联的具体值。这些值在生成输出时被插入到模板中,以生成最终的输出内容。例如,如果提示模板包含一个字段 {place},那么相应的值可能是 "巴黎"

3)结合使用

在 LangChain 中,开发者可以使用 Prompt TemplatesValues 来生成结构化的输出,例如生成电子邮件、文本摘要、对话等。这些提示模板和值可以作为链(Chain)中的步骤,与语言模型和其他工具一起使用,以执行复杂的任务。

4)示例

假设我们想使用 LangChain 生成一封电子邮件。我们可以定义一个提示模板和一个值:

from langchain import OpenAI

# 定义提示模板
template = "Subject: {subject}, Body: {body}"

# 定义值
values = {
    "subject": "Meeting with Team Alpha",
    "body": "Dear Team Alpha, I would like to schedule a meeting to discuss our project progress. Please let me know your availability. Best regards, [Your Name]"
}

# 使用 OpenAI 生成电子邮件
llm = OpenAI(temperature=0.7)
email = llm.generate(template, values)

print(email)

在这个例子中,我们定义了一个包含 {subject}{body} 字段的提示模板,并提供了相应的值。然后,我们使用 OpenAI 语言模型来填充这些字段,并生成最终的电子邮件内容。

通过使用 Prompt TemplatesValues,开发者可以更加精确地控制语言模型生成的输出内容,从而构建更加结构化和一致的应用。

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