Verwendung von Vorlagen in LangChain: Ein ausführlicher Leitfaden zur Erstellung von Sprachmodell-Prompts

Name

Lynn Mikami

Published on 30.4.2024

Verwendung von Vorlagen in LangChain: Ein ausführlicher Leitfaden zur Erstellung von Sprachmodell-Prompts

Einführung:

Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten an einem Sprachmodellprojekt und müssen Prompts generieren, die spezifisch für Ihre Aufgabe sind. Sie möchten Anweisungen, Beispiele und Zusammenhänge einbeziehen, um die Antworten des Modells zu leiten. Hier kommen Vorlagen für Prompts ins Spiel. Vorlagen für Prompts sind vordefinierte Rezepte zur Generierung von Prompts für Sprachmodelle, und sie sind ein unverzichtbares Werkzeug in LangChain, einer leistungsstarken Plattform zur Erstellung und Feinabstimmung von Sprachmodellen.

In diesem Artikel werden wir uns mit der Welt der Vorlagen für Prompts in LangChain befassen. Insbesondere werden wir uns auf zwei Arten von Vorlagen für Prompts konzentrieren: PromptTemplate und ChatPromptTemplate. Diese Vorlagen bieten einen strukturierten Ansatz zur Generierung von Prompts, indem sie Anweisungen, Few-Shot-Beispiele und spezifische Kontexte und Fragen, die für eine bestimmte Aufgabe geeignet sind, integrieren. Egal, ob Sie an einem Textvervollständigungs-, Textklassifikations- oder Chatbot-Projekt arbeiten, Vorlagen für Prompts können Ihnen dabei helfen, Ihren Entwicklungsprozess zu optimieren und hochwertige Prompts zu generieren.

Zusammenfassung des Artikels:

• Vorlagen für Prompts in LangChain sind vordefinierte Rezepte zur Generierung von Sprachmodell-Prompts.
• Diese Vorlagen enthalten Anweisungen, Few-Shot-Beispiele, spezifische Kontexte und Fragen, die für eine bestimmte Aufgabe geeignet sind.
• Dieser Artikel bietet eine ausführliche Anleitung zur Erstellung und Verwendung von Vorlagen für Prompts in LangChain mit Beispielen und Erklärungen.

Verwendung von Vorlagen in LangChain:

PromptTemplate

PromptTemplate wird verwendet, um Vorlagen für einen Zeichenketten-Prompt zu erstellen. Sie ermöglicht es Ihnen, Platzhalter in der Vorlage zu definieren, die zur Laufzeit mit bestimmten Werten gefüllt werden können. Betrachten wir ein Beispiel zur Erstellung einer Prompt-Vorlage unter Verwendung der Klasse PromptTemplate:

from langchain import PromptTemplate
 
template = PromptTemplate("Bitte schreiben Sie einen {noun}-Satz.")
 
formatted_prompt = template.format(noun="kreativen")

In diesem Beispiel erstellen wir eine Prompt-Vorlage mit dem Text "Bitte schreiben Sie einen noun-Satz." Der Platzhalter noun gibt an, dass dieser Teil des Prompts durch einen Nomen-Wert ersetzt wird, wenn das Prompt generiert wird. Wir können dann die format-Methode der Vorlage verwenden, um den Platzhalter durch den gewünschten Wert zu ersetzen. In diesem Fall ersetzen wir noun durch "kreativen", was zu dem formatierten Prompt "Bitte schreiben Sie einen kreativen Satz." führt. Dies ermöglicht es uns, das Prompt einfach anzupassen, indem wir verschiedene Werte für die Platzhalter angeben.

Benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen können eine beliebige Anzahl von Variablen enthalten. Beispielsweise können wir eine Vorlage erstellen, die den Benutzer auffordert, einen Satz sowohl mit einem Nomen als auch mit einem Adjektiv zu schreiben:

template = PromptTemplate("Bitte schreiben Sie einen {adjective} Satz unter Verwendung eines {noun}.")
 
formatted_prompt = template.format(adjective="farbenfrohen", noun="Blume")

Ebenso können wir durch die Kombination mehrerer PromptTemplates mithilfe der Vorlagengruppe für Prompt-Vorlagen komplexere Vorlagen erstellen. Dies ermöglicht es uns, Prompts zu generieren, die mehrere anpassbare Teile enthalten:

template1 = PromptTemplate("Bitte schreiben Sie einen {adjective} Satz.")
template2 = PromptTemplate("Verwenden Sie einen {noun} in Ihrem Satz.")
 
composite_template = template1 + template2
 
formatted_prompt = composite_template.format(adjective="kreativen", noun="Pinsel")

In diesem Beispiel erstellen wir zwei Prompt-Vorlagen, template1 und template2, und kombinieren sie dann mithilfe des +-Operators zu einer Gesamtvorlage. Die resultierende Prompt-Vorlage wird sowohl die Adjektiv- als auch die Nomen-Variablen enthalten, was es uns ermöglicht, Prompts wie "Bitte schreiben Sie einen kreativen Satz. Verwenden Sie einen Pinsel in Ihrem Satz." zu generieren.

ChatPromptTemplate

ChatPromptTemplate wird hingegen verwendet, um Vorlagen für Chat-Modelle zu erstellen, bei denen das Prompt eine Liste von Chat-Nachrichten ist. Jede Chat-Nachricht im Prompt kann eine andere Rolle haben, wie zum Beispiel System, Benutzer oder KI. Hier ist ein Beispiel zur Erstellung einer Chat-Prompt-Vorlage unter Verwendung der Klasse ChatPromptTemplate:

from langchain import ChatPromptTemplate
 
template = ChatPromptTemplate([
    ("sys", "Sie sind ein KI-Assistent, der bei täglichen Aufgaben hilft."),
    ("user", "Wie ist das Wetter heute?"),
    ("sys", "Das Wetter ist sonnig und warm."),
    ("user", "Soll ich Sonnencreme auftragen?"),
    ("sys", "Ja, es ist immer eine gute Idee, bei sonnigem Wetter Sonnencreme aufzutragen.")
])
 
formatted_prompt = template.format_messages()

In diesem Beispiel definieren wir eine Chat-Prompt-Vorlage, die Nachrichten aus verschiedenen Rollen enthält: System und Benutzer. Jede Nachricht wird als Tupel mit der Rolle als erstem Element und dem Inhalt als zweitem Element dargestellt. Die Methode format_messages wird verwendet, um die Vorlage zu formatieren und das Prompt als Liste von Nachrichten zu generieren.

ChatPromptTemplate bietet eine flexible Möglichkeit, Chat-Konversationen darzustellen und Interaktionen mit dem Sprachmodell zu simulieren. Es ermöglicht Ihnen, die spezifischen Rollen und Nachrichten zu definieren, die für Ihre Aufgabe geeignet sind, und bietet einen strukturierten Kontext für die Antworten des Modells.

Alternativen zur Darstellung von Chat-Nachrichten sind die Verwendung von MessagePromptTemplate oder BaseMessage, abhängig von Ihren spezifischen Anforderungen. Sowohl PromptTemplate als auch ChatPromptTemplate sind Teil der LangChain Expression Language (LCEL) und implementieren das Runnable-Interface. Das bedeutet, dass sie verschiedene Invoke-, Stream- und Batch-Aufrufe unterstützen, um die Prompts auszuführen. Sie können beispielsweise eine Prompt-Vorlage mit Prompt-Variablen aufrufen und das generierte Prompt als Zeichenkette oder als Liste von Nachrichten abrufen.

Im nächsten Abschnitt werden wir die verschiedenen Möglichkeiten erkunden, wie Sie Prompt-Vorlagen in LangChain ausführen können und wie Sie die Leistungsfähigkeit von Prompt-Vorlagen nutzen können, um hochwertige Prompts für Ihre Sprachmodelle zu generieren.

Komplexe Prompts mit LangChain erstellen

Aufbauend auf den Grundlagen von einfachen Prompt- und Chat-Vorlagen bietet LangChain erweiterte Möglichkeiten zur Erstellung anspruchsvollerer Prompts. Diese Flexibilität ist entscheidend für Aufgaben, die nuancierte Eingaben erfordern oder komplexe Dialoge simulieren möchten. In diesem zweiten Teil des Leitfadens werden wir diese erweiterten Funktionen erkunden und zeigen, wie Sie sie für Ihre Projekte nutzen können.

Erweiterung von Prompt-Vorlagen

Während die grundlegende Verwendung von PromptTemplate einfache Textgenerierungsaufgaben ermöglicht, erfordern realistische Szenarien oft mehr Komplexität. Betrachten Sie ein Szenario, in dem Sie ein Prompt generieren müssen, das eine Szenariobeschreibung umfasst, gefolgt von einer Reihe von Fragen, die jeweils einen anderen Kontext erfordern. Die Flexibilität von LangChain ermöglicht die Erstellung von mehrteiligen Prompts, die solche Anforderungen erfüllen können.

Beispiel: Generieren eines szenariobasierten Prompts

from langchain import PromptTemplate
 
szenario_beschreibung = PromptTemplate("Sie sind ein Touristenführer in {city}. Sie müssen Informationen über beliebte Touristenattraktionen, lokale Küche und kulturelle Normen bereitstellen.")
 
fragen = [
    PromptTemplate("Was sind die drei beliebtesten Touristenattraktionen in {city}?"),
    PromptTemplate("Was ist ein Muss bei der lokalen Küche in {city}?"),
    PromptTemplate("Gibt es kulturelle Normen oder Etiketten, auf die Touristen in {city} achten sollten?")
]
 
# Formatieren Sie jedes Prompt mit der spezifischen Stadt
stadt = "Paris"
formatierte_szenario_beschreibung = szenario_beschreibung.format(city=city)
formatierte_fragen = [q.format(city=city) for q in fragen]
 
vollstaendiger_prompt = f"{formatierte_szenario_beschreibung}\n\n" + "\n\n".join(formatierte_fragen)

In diesem Beispiel erstellen wir eine detaillierte Szenariobeschreibung und eine Liste von Fragen, jeweils als separate PromptTemplate. Durch das Formatieren dieser Vorlagen mit einer bestimmten Stadt generieren wir ein umfassendes Prompt, das das Sprachmodell anleiten kann, gezielte Antworten für eine Touristenführer-Anwendung zu geben.

Nutzen Sie ChatPromptTemplate für dynamische Unterhaltungen

ChatPromptTemplate eignet sich besonders gut für Szenarien, in denen das Prompt eine laufende Unterhaltung widerspiegeln muss, bei der sich Rollen und Kontexte dynamisch verschieben. Dies ist insbesondere nützlich für die Entwicklung von KI-Chatbots oder virtuellen Assistenten, die in der Lage sind, unterschiedliche Anfragen von Benutzern zu bearbeiten.

Beispiel: Simulation eines Kundendienst-Chats

from langchain import ChatPromptTemplate
 
chat_verlauf = ChatPromptTemplate([
    ("sys", "Willkommen beim XYZ-Kundendienst. Wie kann ich Ihnen heute helfen?"),
    ("user", "Ich habe Probleme, mich in mein Konto einzuloggen."),
    ("sys", "Es tut mir leid, das zu hören. Könnten Sie bitte Ihren Benutzernamen oder Ihre mit dem Konto verknüpfte E-Mail-Adresse angeben?"),
    ("user", "Natürlich, es ist user@example.com."),
    ("sys", "Danke. Einen Moment bitte, während ich Ihre Kontodaten überprüfe.")
])
 
zusätzlicher_kontext = ChatPromptTemplate([
    ("sys", "Ich habe Ihr Passwort zurückgesetzt. Sie sollten in Kürze eine E-Mail mit Anweisungen zum Festlegen eines neuen Passworts erhalten."),
    ("user", "Vielen Dank! Wie lange wird das dauern?"),
    ("sys", "Die E-Mail sollte innerhalb der nächsten 5 Minuten eintreffen. Bitte überprüfen Sie Ihren Spam-Ordner, falls Sie sie nicht sehen.")
])
 
# Kombinieren Sie den Chat-Verlauf mit einem zusätzlichen Kontext für eine vollständige Interaktion
vollständiger_chat = chat_verlauf + zusätzlicher_kontext
 
formatierter_chat = vollständiger_chat.format_messages()

In diesem Beispiel simulieren wir eine Kundendienst-Interaktion, bei der der Chat im Laufe der Zeit entwickelt wird. Durch die Kombination mehrerer ChatPromptTemplate-Instanzen erstellen wir einen realistischen Dialog, der das Modell darauf trainiert, ähnliche Interaktionen eigenständig zu bearbeiten.

Fortgeschrittene Nutzungstipps

• Variabilität des Kontexts: Um Prompts zu generieren, die sich dynamisch an verschiedene Kontexte oder Benutzereingaben anpassen, sollten Sie externe Datenquellen oder Benutzereingabevariablen in Ihre Vorlagen einbeziehen. Dadurch können relevante und personalisierte Prompts generiert werden.

• Feedback-Schleifen: Bei Chat-Modellen können Sie die vom Modell generierten Antworten verwenden, um nachfolgende Prompts zu informieren. Dieser iterative Ansatz kann die Fähigkeit des Modells verbessern, den Kontext und die Kohärenz während eines Gesprächs aufrechtzuerhalten.

• Tests und Iterationen: Die Effektivität einer Prompt-Vorlage hängt oft von der spezifischen Aufgabe und dem Modell ab. Experimentieren Sie mit verschiedenen Formulierungen und integrieren Sie das Feedback aus Testinteraktionen, um die Prompts zu verfeinern.

Fazit

Prompt-Vorlagen in LangChain bieten einen leistungsstarken Mechanismus zur Generierung strukturierter und dynamischer Prompts für eine Vielzahl von Sprachmodell-Aufgaben. Indem Sie die fortgeschrittenen Funktionen von PromptTemplate und ChatPromptTemplate verstehen und nutzen, können Entwickler komplexe und nuancierte Prompts erstellen, die zu sinnvolleren Interaktionen mit Sprachmodellen führen. Mit fortschreitender KI und Sprachmodellen ermöglichen Tools wie LangChain Entwicklern, die Grenzen des Möglichen auszuloten und Erfahrungen zu schaffen, die innovativ und zutiefst menschenzentriert sind.