यह पोस्ट प्रॉम्प्ट टेम्पलेट और आउटपुट पार्सर का उपयोग करके लैंगचेन अनुप्रयोगों के निर्माण की प्रक्रिया का वर्णन करेगी।
प्रॉम्प्ट टेम्पलेट और आउटपुट पार्सर का उपयोग करके लैंगचेन एप्लिकेशन कैसे बनाएं?
प्रॉम्प्ट टेम्प्लेट और आउटपुट पार्सर का उपयोग करके लैंगचेन एप्लिकेशन बनाने के लिए, बस इस आसान गाइड को पढ़ें:
चरण 1: लैंगचेन स्थापित करें
सबसे पहले, 'का उपयोग करके लैंगचेन फ्रेमवर्क स्थापित करके लैंगचेन अनुप्रयोगों के निर्माण की प्रक्रिया शुरू करें।' रंज ' आज्ञा:
पाइप लैंगचैन स्थापित करें
चरण 2: प्रॉम्प्ट टेम्पलेट का उपयोग करना
लैंगचेन मॉड्यूल स्थापित करने के बाद, 'आयात करें' संकेत टेम्पलेट प्रश्न को समझने के लिए मॉडल के लिए एक क्वेरी प्रदान करके एक त्वरित टेम्पलेट बनाने के लिए लाइब्रेरी:
langchan.prompts से PromptTemplate आयात करें
प्रॉम्प्ट = PromptTemplate.from_template('' {उत्पाद} के लिए अच्छा रंग संयोजन क्या है?'')
प्रॉम्प्ट.फॉर्मेट(उत्पाद='रंगीन मोज़े')
आउटपुट स्वचालित रूप से वाक्य को ' के मान के साथ जोड़ देता है उत्पाद ' चर:
उसके बाद, लैंगचेन से HumanMessagePromptTemplate, ChatPromptTemplate और SystemMessagePromptTemplate लाइब्रेरीज़ को आयात करके एक और प्रॉम्प्ट टेम्पलेट बनाएं:
langchin.prompts.chat से आयात (चैटप्रॉम्प्टटेम्पलेट,
SystemMessagePromptTemplate,
ह्यूमनमैसेजप्रॉम्प्टटेम्पलेट,
)
#LangChain मॉडल के लिए प्रॉम्प्ट टेम्पलेट कॉन्फ़िगर करें
टेम्पलेट = 'आप एक सहायक हैं जो {इनपुट_भाषा} को {आउटपुट_भाषा} में अनुवादित करता है'
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(टेम्पलेट)
human_template = '{text}'
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template( human_template)
चैट_प्रॉम्प्ट = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt])
चैट_प्रॉम्प्ट.फॉर्मेट_मैसेज(इनपुट_भाषा='फ्रेंच', आउटपुट_भाषा='अंग्रेजी', टेक्स्ट='मुझे एआई पसंद है')
सभी आवश्यक लाइब्रेरी आयात करने के बाद, टेम्प्लेट वेरिएबल का उपयोग करके प्रश्नों के लिए बस कस्टम टेम्प्लेट बनाएं:
प्रॉम्प्ट टेम्प्लेट का उपयोग केवल क्वेरी/प्रश्न के लिए टेम्प्लेट सेट करने के लिए किया जाता है और यह प्रश्न का कोई उत्तर नहीं देता है। हालाँकि, आउटपुटपार्सर() फ़ंक्शन उत्तर निकाल सकता है जैसा कि निम्नलिखित अनुभाग उदाहरण के साथ बताता है:
चरण 3: आउटपुट पार्सर का उपयोग करना
अब, अल्पविराम द्वारा अलग किए गए पाठ मानों को अलग करने और आउटपुट में सूची वापस करने के लिए लैंगचेन से बेसआउटपुट पार्सर लाइब्रेरी आयात करें:
langchan.schema से BaseOutputParser आयात करेंवर्ग CommaSeparatedListOutputParser(BaseOutputParser):
def पार्स (स्वयं, पाठ: str):
वापसी text.strip().split(', ')
CommaSeparatedListOutputParser().parse('धन्यवाद, स्वागत है')
यह सब प्रॉम्प्ट टेम्पलेट और आउटपुट पार्सर का उपयोग करके लैंगचेन एप्लिकेशन के निर्माण के बारे में है।
निष्कर्ष
प्रॉम्प्ट टेम्प्लेट और आउटपुट पार्सर का उपयोग करके लैंगचेन एप्लिकेशन बनाने के लिए, बस लैंगचेन स्थापित करें और इससे लाइब्रेरी आयात करें। PromptTemplate लाइब्रेरी का उपयोग क्वेरी के लिए संरचना बनाने के लिए किया जाता है ताकि मॉडल पार्सर() फ़ंक्शन का उपयोग करके जानकारी निकालने से पहले प्रश्न को समझ सके। आउटपुटपार्सर() फ़ंक्शन का उपयोग पहले से अनुकूलित प्रश्नों के आधार पर उत्तर लाने के लिए किया जाता है। इस गाइड में प्रॉम्प्ट टेम्पलेट और आउटपुट पार्सर का उपयोग करके लैंगचेन अनुप्रयोगों के निर्माण की प्रक्रिया को समझाया गया है।