LLM及LangChain開發筆記(10)_文本語言模型LLMs的PromptTemplate
在過去幾篇章中探討到關於prompt技巧，至於所謂PromptTemplate主要聚焦在如何去重複運用提示詞，並將其抽離成可以重複使用的模板。類似所謂「字串插值」(String interpolation)。
傳統透過python f string去做format字串傳參數的寫法較不靈活。
示範程式1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 | import openai import os from dotenv import load_dotenv, find_dotenv _ = load_dotenv(find_dotenv()) # read local .env file openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') from langchain.llms import OpenAI llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct",max_tokens=1024) from langchain import PromptTemplate template = """ 請將由三個反引號分隔的文本內容用一句話進行概括 ```{text}``` """ prompt_template = PromptTemplate( input_variables = ["text"], template = template ) print( prompt_template.format( text = "這是一個神奇的大模型，可以像人一樣對話" ) ) |
示範程式2
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 | template2 = """ 請將以下以三個反引號分隔的文字翻譯成英文，並轉換為「{style}」的風格。\ 文字如下：```{text}``` """ prompt_template2 = PromptTemplate( input_variables = ["text", "style"], template = template2 ) text2 =""" 啊，我的攪拌機蓋子飛了出去，把我廚房的牆壁都弄得滿是果汁！ \ 更糟的是，保固不包括清理廚房的費用。夥計，我現在需要你的幫助！ """ style2=""" 平靜和尊重的美式英語語氣 """ print(prompt_template2) print("=====================================\n") print(prompt_template2.format( text=text2, style=style2 )) print("=====================================\n") print(llm.invoke(prompt_template.format(text=text2, style=style2))) |
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