LangChain は、大規模言語モデルの構築に使用できる複数の依存関係とライブラリを含むフレームワークです。これらのモデルは人間と対話するために使用できますが、まずモデルは人間からのプロンプト/質問を取得/理解する方法を学習する必要があります。そのためには、モデルをプロンプト テンプレートでトレーニングし、ユーザーが指定されたテンプレート内で質問する必要があります。
このガイドでは、LangChain でプロンプト テンプレートを構築するプロセスを説明します。
LangChain でプロンプト テンプレートを構築するにはどうすればよいですか?
LangChain でプロンプト テンプレートを構築するには、複数の手順を含む次のガイドに従うだけです。
ステップ 1: モジュールのインストールと環境のセットアップ
LangChain フレームワークをインストールして、LangChain でプロンプト テンプレートを構築するプロセスを開始します。
pip インストール ラングチェーン
次に、OpenAI モジュールをインストールしてそのライブラリにアクセスし、それを使用して環境を設定します。
pip インストール openai 
をセットアップします。 OpenAI環境 OS ライブラリを使用してオペレーティング システムにアクセスし、OpenAI API キーを提供します。
私たちを輸入してくださいgetpass をインポートする
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = getpass.getpass('OpenAI API キー:')
ステップ 2: プロンプト テンプレートの使用
LangChain をインストールした後、PromptTemplate ライブラリをインポートし、形容詞や内容などの追加要素を変数として含むジョークに関するクエリのテンプレートを構築するだけです。
langchain からのインポート PromptTemplateプロンプト_テンプレート = プロンプトテンプレート.from_template(
「{テーマ} に関する {スタイル} のジョークを教えてください」
)
プロンプト_テンプレート.フォーマット(スタイル = '面白い', テーマ = '鶏')
プロンプトが設定され、コマンドに挿入された変数の値がモデルに与えられました。
ユーザーは、ジョークを求める簡単なクエリを使用してプロンプト テンプレートをカスタマイズできます。
langchain からのインポート PromptTemplateプロンプト_テンプレート = プロンプトテンプレート.from_template(
「冗談を言ってください」
)
プロンプト_テンプレート.フォーマット()
上記の方法は単一のクエリと回答を対象としていますが、ユーザーがチャット形式でモデルと対話したい場合もあります。次のセクションではその形式について説明します。
ステップ 3: チャット プロンプト テンプレートの使用
このセクションでは、2 人の人間が相互に対話するような会話パターンに基づくチャット モデルのテンプレートについて説明します。
langchain.prompts から ChatPromptTemplate をインポートtemplate = ChatPromptTemplate.from_messages([
('システム', 'ユーザーを支援する AI チャット ボット。あなたは {名前} と呼ばれます。'),
(「人間」、「こんにちは、調子はどうですか」)、
(「あい」、「どうですか」)、
('人間', '{user_input}'),
])
メッセージ = template.format_messages(
名前=「ジョン」、
user_input='何と呼べばいいでしょうか'
)
テンプレート構造を設定した後、テキストに数行を記述してモデルに何を期待するかを伝え、llm() 関数を使用してプロンプトを表示します。
langchain.prompts から ChatPromptTemplate をインポートlangchain.prompts.chat から SystemMessage、HumanMessagePromptTemplate をインポート
template = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
システムメッセージ(
内容=(
「あなたは、ユーザーがユーザー テキストをより効果的に書き直すのを支援するためにここにいます。」
)
）、
HumanMessagePromptTemplate.from_template('{text}'),
】
)
langchain.chat_models から ChatOpenAI をインポート
llm = ChatOpenAI()
llm(template.format_messages(text='おいしいものを食べるのは好きではない'))
SystemMessage() メソッドには、LLM で使用されるクエリに対する応答の内容が含まれています。
LangChain でのプロンプト テンプレートの構築については以上です。
結論
LangChain でプロンプト テンプレートを構築するには、LangChain と OpenAI モジュールをインストールし、OpenAI API キーを使用して環境をセットアップするだけです。その後、ジョークや何かについての 1 つの質問など、1 つのプロンプト用のプロンプト テンプレートを作成します。もう 1 つの方法は、2 人の異なる人間間の対話プロセスに基づいてチャット モデルのテンプレートをカスタマイズすることです。この投稿では、LangChain でプロンプト テンプレートを構築するプロセスを説明しました。