在当今的AI技术中,Llama-2不仅作为一个强大的语言模型存在,还被广泛应用于各种对话系统。为了更好地支持Llama-2的对话提示格式,Llama2Chat提供了一个通用的封装器,使其能够被用于支持多种LLM实现,如ChatHuggingFace、LlamaCpp、GPT4All等。在这篇文章中,我们将详细介绍如何使用Llama2Chat和LangChain库的组件来构建一个简单的对话应用。
核心原理解析
Llama2Chat实现了BaseChatModel接口,它的工作原理是接收一列消息并将其转换为所需的对话提示格式,再将格式化的提示作为字符串传递给被封装的LLM。这样的设计使得我们可以灵活地将多种LLM用作Llama-2的对话模型。
代码实现演示
下面的示例代码展示了如何使用Llama2Chat配合LangChain实现一个小型的对话系统。我们将使用ChatPromptTemplate和ConversationBufferMemory来维护对话状态。
首先,我们定义对话提示模版:
from langchain_core.messages import SystemMessage
from langchain_core.prompts.chat import (
ChatPromptTemplate,
HumanMessagePromptTemplate,
MessagesPlaceholder,
)
template_messages = [
SystemMessage(content=