ChatGPT | 使用自己Prompt替换LangChain默认Prompt

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ChatGPT | 使用自己Prompt替换LangChain默认Prompt。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

某些场景会要求ChatGPT重复处理同一个操作,要么在问题里面加入Prompt,要么用自己Prompt替换LangChain默认Prompt。

直接看看前后对比结果

LangChain默认的Prompt

template="Use the following pieces of context to answer the users question. \nIf you don't know the answer, just say that you don't know, don't try to make up an answer.\n----------------\n{context}"

我自己Prompt替换了之后

template="Use the following pieces of context to answer the users question in Chinese.\n    If you don't know the answer, just say that you don't know, don't try to make up an answer.\n    There are multiple answers, provide each answer in Chinese,specify the source file for each answer.\n    \n\n{context}

源代码如下:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-579017.html

def getMyPrompt():
    '''自定义Prompt模板'''
    prompt_template = """Use the following pieces of context to answer the users question in Chinese.
    If you don't know the answer, just say that you don't know, don't try to make up an answer.
    There are multiple answers, provide each answer in Chinese,specify the source file for each answer.
    \n\n{context}\n\nQuestion: {question}\n\nAnswer in Chinese:"""
    
    MyPrompt = PromptTemplate(
        template=prompt_template, input_variables=["context","question"]#必须有上下文context和问题question
    )
    return MyPrompt

db_RTCS = Chroma(persist_directory="./RCTS/", embedding_function=embeddings)
print('----------------')
chain_type_kwargs = {"prompt": getMyPrompt()}#用自己的Prompt替换掉langchain默认的Prompt
qa_RTCS = RetrievalQA.from_chain_type(llm=openAiLLm,chain_type="stuff",
                                      retriever=db_RTCS.as_retriever(),
                                      chain_type_kwargs=chain_type_kwargs)

print(qa_RTCS)#查看自定义Prompt的结构体内容

到了这里,关于ChatGPT | 使用自己Prompt替换LangChain默认Prompt的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 在langchain中使用带简短知识内容的prompt template

    langchain中有个比较有意思的prompt template叫做FewShotPromptTemplate。 他是这句话的简写:“Prompt template that contains few shot examples.” 什么意思呢?就是说在Prompt template带了几个比较简单的例子。然后把这些例子发送给LLM,作为简单的上下文环境,从而为LLM提供额外的一些关键信息。

    2024年02月15日
    浏览(38)
  • 使用langchain打造自己的大型语言模型(LLMs)

    我们知道Openai的聊天机器人可以回答用户提出的绝大多数问题,它几乎无所不知,无所不能,但是由于有机器人所学习到的是截止到2021年9月以前的知识,所以当用户询问机器人关于2021年9月以后发送的事情时,它无法给出正确的答案,另外用户向机器人提问的字符串(prompt)长度

    2024年02月02日
    浏览(52)
  • 使用langchain与你自己的数据对话(三):检索(Retrieval)

      之前我已经完成了使用langchain与你自己的数据对话的前两篇博客,还没有阅读这两篇博客的朋友可以先阅读一下: 使用langchain与你自己的数据对话(一):文档加载与切割 使用langchain与你自己的数据对话(二):向量存储与嵌入 今天我们来继续讲解deepleaning.AI的在线课程“Lan

    2024年02月15日
    浏览(43)
  • 【ChatGLM_02】LangChain知识库+Lora微调chatglm2-6b模型+提示词Prompt的使用原则

    运行langchain-ChatGLM-master下面的webui.py文件 (1) 配置知识库 新建知识库 向知识库当中添加文件 支持上传的数据格式:word、pdf、excel、csv、txt、文件夹等。但是此处我试了一下 (2) 文档数据测试 word文档测试: (3) 知识库测试模式 知识库测试只会返回输入内容在当前知识库当中的

    2024年02月14日
    浏览(42)
  • 使用langchain与你自己的数据对话(五):聊天机器人

    之前我已经完成了使用langchain与你自己的数据对话的前四篇博客,还没有阅读这四篇博客的朋友可以先阅读一下: 使用langchain与你自己的数据对话(一):文档加载与切割 使用langchain与你自己的数据对话(二):向量存储与嵌入 使用langchain与你自己的数据对话(三):检索(Retrieva

    2024年02月13日
    浏览(42)
  • 使用langchain与你自己的数据对话(二):向量存储与嵌入

      之前我以前完成了“使用langchain与你自己的数据对话(一):文档加载与切割”这篇博客,没有阅读的朋友可以先阅读一下,今天我们来继续讲解deepleaning.AI的在线课程“LangChain: Chat with Your Data”的第三门课:向量存储与嵌入。 Langchain在实现与外部数据对话的功能时需要经历

    2024年02月15日
    浏览(64)
  • AI大模型预先学习笔记二:prompt提问大模型、langchain使用大模型框架、fine tune微调大模型

    1)环境准备 ①安装OpenAI库 附加 安装来源 ②生成API key ③设定本地的环境变量 ④代码的准备工作 ⑤在代码运用prompt(简单提问和返回) 2)交互代码的参数备注 temperature:随机性(从0到2可以调节,回答天马行空变化大可以选2) model:跟什么类型的model互动 role:(定义交互

    2024年01月17日
    浏览(47)
  • 使用langchain与你自己的数据对话(四):问答(question answering)

      之前我已经完成了使用langchain与你自己的数据对话的前三篇博客,还没有阅读这三篇博客的朋友可以先阅读一下: 使用langchain与你自己的数据对话(一):文档加载与切割 使用langchain与你自己的数据对话(二):向量存储与嵌入 使用langchain与你自己的数据对话(三):检索(Retri

    2024年02月14日
    浏览(38)
  • 使用大语言模型集成工具 LangChain 创建自己的论文汇总和查询工具

    Langchain可以帮助开发人员构建由大型语言模型(llm)支持的应用程序。它提供一个框架将LLM与其他数据源(如互联网或个人文件)连接起来。这允许开发人员将多个命令链接在一起,以创建更复杂的应用程序。包括最近比较火爆的AutoGPT等都是使用了Langchain框架进行开发的。所以本

    2024年02月05日
    浏览(43)
  • 使用android studio将网站打包成apk(可以直接使用替换为自己的网站连接即可)

    公司有这个需求生成一个webapp应用。前面一直在使用web与Android混合开发,越是后面你就发现越有意思。hbuildX官网不怎么维护,虽然一直说这是潮流,uni-app开发也挺火的,但是安卓开发特别是适配不同的手机型号,真的是头大。 这是一个适用于Android Studio的模板项目,可让你

    2024年02月06日
    浏览(60)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包