ChatPromptTemplate和AI Message的用法

ChatPromptTemplate的用法

用法1:

python 复制代码
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain.chains import LLMMathChain

prompt= ChatPromptTemplate.from_template("tell me the weather of {topic}")
str = prompt.format(topic="shenzhen")
print(str)

打印出:

bash 复制代码
Human: tell me the weather of shenzhen

最终和llm一起使用:

python 复制代码
import ChatGLM
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain.chains import LLMMathChain


prompt = ChatPromptTemplate.from_template("who is {name}")
# str = prompt.format(name="Bill Gates")
# print(str)
llm = ChatGLM.ChatGLM_LLM()
output_parser = StrOutputParser()
chain05 = prompt| llm | output_parser
print(chain05.invoke({"name": "Bill Gates"}))

用法2:

python 复制代码
import ChatGLM
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

prompt = 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}"),
            ])

llm = ChatGLM.ChatGLM_LLM()
output_parser = StrOutputParser()
chain05 = prompt| llm | output_parser
print(chain05.invoke({"name": "Bob","user_input": "What is your name"}))

也可以这样:

python 复制代码
import ChatGLM
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

llm = ChatGLM.ChatGLM_LLM()

prompt = 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}"),
            ])


# a = prompt.format_prompt({name="Bob"})

a = prompt.format_prompt(name="Bob",user_input="What is your name") 
print(a)
print(llm.invoke(a))

参考: https://python.langchain.com/docs/modules/model_io/prompts/quick_start

https://python.langchain.com/docs/modules/model_io/prompts/composition

相关推荐
乌鸦不像写字台26 分钟前
【docker部署】在服务器上使用docker
服务器·docker·容器
界面开发小八哥2 小时前
「Java EE开发指南」如何用MyEclipse创建一个WEB项目?(三)
java·ide·java-ee·myeclipse
idolyXyz2 小时前
[java: Cleaner]-一文述之
java
互联网搬砖老肖2 小时前
运维打铁: MongoDB 数据库集群搭建与管理
运维·数据库·mongodb
一碗谦谦粉2 小时前
Maven 依赖调解的两大原则
java·maven
Antonio9153 小时前
【音视频】HLS简介与服务器搭建
运维·服务器·音视频
netyeaxi3 小时前
Java:使用spring-boot + mybatis如何打印SQL日志?
java·spring·mybatis
典学长编程3 小时前
数据库Oracle从入门到精通!第四天(并发、锁、视图)
数据库·oracle
收破烂的小熊猫~3 小时前
《Java修仙传:从凡胎到码帝》第四章:设计模式破万法
java·开发语言·设计模式
猴哥源码3 小时前
基于Java+SpringBoot的动物领养平台
java·spring boot