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langchain框架与LLM项目开发
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3.2 对话提示模板&示例选择器的基本使用
致力成为高端猿
2025-04-07 16:04:19
课时名称
课时知识点
3.2 对话提示模板&示例选择器的基本使用
LangChain是一个开源框架,由Lang.A1日(语言人工智能)开发,用于开发基于大语言模型(LLM)的应用程序。它旨在帮助开发人员将LLM与外部计算和数据来源结合起来,构建 端到端·的应用程序。LangChain提供了上下文感知和推理能力,允许开发者将多个预训练模型进行联合推理,从而提供更强大的语义理解和生成能力
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3.2 对话提示模板&示例选择器的基本使用
课时名称课时知识点3.2 对话提示模板&示例选择器的基本使用LangChain是一个开源框架,由Lang.A1日(语言人工智能)开发,用于开发基于大语言模型(LLM)的应用程序。它旨在帮助开发人员将LLM与外部计算和数据来源结合起来,构建 端到端·的
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(Example Selector)是一个在自然语言处理(NLP)系统中用于从一组预先定义的
示例
中选择最相关
示例
的组件。它的主要目标是从大量的数据中提取具有代表性或最能帮助模型理解当前输入问题的
示例
。这些
示例
...
LangChain少量样本
示例
的
提示
词
模板
FewShotPromptTemplate、FewShotChatMessagePromptTemplate、Example select(
示例
选择器
)
这些方法都能有效提升模型输出的准确性和一致性,其中FewShotChatMessagePromptTemplate特别适合需要保持
对话
轮次结构的场景,而
示例
选择器
能优化上下文资源的
使用
效率。文章通过天气查询和数学计算等实例代码,
大模型agent开发之
提示
词
选择器
有时候单一的
提示
词模版无法满足复杂的任务需求,因此需要结合
选择器
使大模型有更加准确的判断,尤其是在高度上下文依赖性的
对话
或生成任务时,动态的选择最合适的
示例
或者
提示
词时尤其重要。
大语言模型应用指南:
提示
模板
与多轮
对话
4.4
示例
:机器翻译 以机器翻译为例,我们可以
使用
以下
提示
模板
将英语翻译成法语: Translate the following English text into French: English: Hello, world! French: LLM会根据
提示
模板
和输入数据生成法语翻译...
人工智能任务10-基于Langchain框架下Prompt工程调教大模型(LLM)[输入输出接口、
提示
词
模板
与例子
选择器
的协同应用
Prompt 工程作为人工智能...本文旨在深入浅出地解析Langchain框架下的Prompt工程,探讨其核心概念、架构地位,以及它如何与LLM的输入输出接口、
提示
词
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、例子
选择器
共同构建起一个高效、灵活的文本生成生态系统。
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