本笔记本介绍了如何开始使用 OpenAI 聊天模型。
示例代码,
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts.chat import (
ChatPromptTemplate,
SystemMessagePromptTemplate,
AIMessagePromptTemplate,
HumanMessagePromptTemplate,
)
from langchain.schema import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
chat = ChatOpenAI(temperature=0)
上面的示例代码假设您的 OpenAI API 密钥已在环境变量中设置。如果您想手动指定 API 密钥和/或组织 ID,请使用以下代码:
chat = ChatOpenAI(temperature=0, openai_api_key="YOUR_API_KEY", openai_organization="YOUR_ORGANIZATION_ID")
如果 openai_organization 参数不适用于您,请将其删除。
messages = [
SystemMessage(
content="You are a helpful assistant that translates English to French."
),
HumanMessage(
content="Translate this sentence from English to French. I love programming."
),
]
chat(messages)
您可以通过使用 MessagePromptTemplate
来使用模板。
您可以从一个或多个 MessagePromptTemplates
构建 ChatPromptTemplate
。
您可以使用 ChatPromptTemplate
的 format_prompt
—— 这会返回 PromptValue
,您可以将其转换为字符串或 Message 对象,具体取决于您是否想要使用格式化值作为 llm 或聊天模型的输入。
为了方便起见,模板上公开了一个 from_template
方法。如果您要使用此模板,它将如下所示:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-601177.html
template = (
"You are a helpful assistant that translates {input_language} to {output_language}."
)
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(template)
human_template = "{text}"
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[system_message_prompt, human_message_prompt]
)
# get a chat completion from the formatted messages
chat(
chat_prompt.format_prompt(
input_language="English", output_language="French", text="I love programming."
).to_messages()
)
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[system_message_prompt, human_message_prompt]
)
# get a chat completion from the formatted messages
chat(
chat_prompt.format_prompt(
input_language="English", output_language="French", text="I love programming."
).to_messages()
)
完结!文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-601177.html
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