Utiliser les modèles de directives dans LangChain : un guide détaillé pour la génération de directives de modèle linguistique
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- Lynn Mikami
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Utiliser les modèles de directives dans LangChain : un guide détaillé pour la génération de directives de modèle linguistique
Introduction :
Imaginez que vous travaillez sur un projet de modèle linguistique et que vous devez générer des directives spécifiques à votre tâche. Vous souhaitez inclure des instructions, des exemples et des contextes pour guider les réponses du modèle. C'est là que les modèles de directives sont utiles. Les modèles de directives sont des recettes prédéfinies pour la génération de directives de modèle linguistique, et ils constituent un outil essentiel dans LangChain, une plateforme puissante pour la construction et l'affinement de modèles linguistiques.
Dans cet article, nous explorerons le monde des modèles de directives dans LangChain. Nous nous concentrerons spécifiquement sur deux types de modèles de directives : PromptTemplate et ChatPromptTemplate. Ces modèles offrent une approche structurée pour la génération de directives en incorporant des instructions, des exemples Few-Shot et des contextes et questions spécifiques appropriés à une tâche donnée. Que vous travailliez sur un projet de complétion de texte, de classification de texte ou de chatbot, les modèles de directives peuvent vous aider à optimiser votre processus de développement et à produire des directives de haute qualité.
Résumé de l'article :
- Les modèles de directives dans LangChain sont des recettes prédéfinies pour la génération de directives de modèle linguistique.
- Ces modèles incluent des instructions, des exemples Few-Shot et des contextes et questions spécifiques appropriés à une tâche donnée.
- Cet article fournit un guide détaillé sur la création et l'utilisation des modèles de directives dans LangChain, avec des exemples et des explications.
Utilisation des modèles de directives dans LangChain :
PromptTemplate
PromptTemplate est utilisé pour créer des modèles de directives pour une directive de chaîne. Il vous permet de définir des espaces réservés dans le modèle qui peuvent être remplis par des valeurs spécifiques au moment de l'exécution. Jetons un coup d'œil à un exemple de création d'un modèle de directive en utilisant la classe PromptTemplate :
from langchain import PromptTemplate
template = PromptTemplate("Veuillez écrire une phrase {noun}.")
formatted_prompt = template.format(noun="créative")Dans cet exemple, nous créons un modèle de directive avec le texte "Veuillez écrire une phrase noun.". L'espace réservé noun indique que cette partie de la directive sera remplacée par une valeur de nom lors de la génération de la directive. Nous pouvons ensuite utiliser la méthode format du modèle pour remplacer l'espace réservé par la valeur désirée. Dans ce cas, nous remplaçons noun par "créative", ce qui donne la directive mise en forme "Veuillez écrire une phrase créative.". Cela nous permet de personnaliser facilement la directive en fournissant différentes valeurs pour les espaces réservés.
Les modèles de directive personnalisés peuvent inclure n'importe quel nombre de variables. Par exemple, nous pouvons créer un modèle qui demande à l'utilisateur d'écrire une phrase utilisant à la fois un nom et un adjectif :
template = PromptTemplate("Veuillez écrire une phrase {adjective} en utilisant un {noun}.")
formatted_prompt = template.format(adjective="colorée", noun="fleur")De la même manière, nous pouvons créer des modèles plus complexes en combinant plusieurs PromptTemplates à l'aide de la composition de modèles de directives. Cela nous permet de construire des directives qui incluent plusieurs parties personnalisables :
template1 = PromptTemplate("Veuillez écrire une phrase {adjective}.")
template2 = PromptTemplate("Utilisez un {noun} dans votre phrase.")
composite_template = template1 + template2
formatted_prompt = composite_template.format(adjective="créative", noun="pinceau")Dans cet exemple, nous créons deux modèles de directives, template1 et template2, puis nous les combinons à l'aide de l'opérateur + pour créer un modèle composite. Le modèle de directive résultant incorporera à la fois les variables adjectif et nom, nous permettant de générer des directives telles que "Veuillez écrire une phrase créative. Utilisez un pinceau dans votre phrase."
ChatPromptTemplate
D'autre part, ChatPromptTemplate est utilisé pour créer des modèles de directives pour les modèles de discussion, où la directive est une liste de messages de discussion. Chaque message de discussion dans la directive peut avoir un rôle différent, tel que système, humain ou IA. Voici un exemple de création d'un modèle de directive de discussion en utilisant la classe ChatPromptTemplate :
from langchain import ChatPromptTemplate
template = ChatPromptTemplate([
("sys", "Vous êtes un assistant IA qui aide aux tâches quotidiennes."),
("user", "Quel temps fait-il aujourd'hui ?"),
("sys", "Il fait beau et chaud."),
("user", "Dois-je mettre de la crème solaire ?"),
("sys", "Oui, c'est toujours une bonne idée de porter de la crème solaire quand il fait beau.")
])
formatted_prompt = template.format_messages()Dans cet exemple, nous définissons un modèle de directive de discussion qui inclut des messages de différents rôles : système et utilisateur. Chaque message est représenté par un tuple avec le rôle comme premier élément et le contenu comme deuxième élément. La méthode format_messages est utilisée pour formater le modèle et générer la directive sous forme de liste de messages.
ChatPromptTemplate offre une façon flexible de représenter les conversations de discussion et de simuler les interactions avec le modèle linguistique. Il vous permet de définir les rôles et les messages spécifiques appropriés à votre tâche, fournissant un contexte structuré pour les réponses du modèle.
D'autres façons de représenter les messages de discussion incluent l'utilisation de MessagePromptTemplate ou de BaseMessage, selon vos besoins spécifiques. Les fichiers PromptTemplate et ChatPromptTemplate font partie du Langage d'Expression de la Chaine de Langues (LECL) et implémentent l'interface Runnable. Cela signifie qu'ils supportent différentes fonctions d'appel pour exécuter les invitations. Par exemple, vous pouvez invoquer un modèle d'invitation avec des variables d'invitation et récupérer l'invitation générée sous forme de chaîne ou d'une liste de messages.
Dans la prochaine section, nous explorerons les différentes façons d'exécuter des modèles d'invitation dans la Chaine de Langues et comment vous pouvez tirer parti de la puissance des modèles d'invitation pour générer des invitations de haute qualité pour vos modèles de langage.
Création d'invitations complexes avec LangChain
En s'appuyant sur la base des modèles d'invitation et de conversation de base, LangChain offre des fonctionnalités avancées pour la création d'invitations plus sophistiquées. Cette flexibilité est essentielle pour les tâches nécessitant des entrées nuancées ou pour la simulation de dialogues complexes. Dans cette deuxième partie du guide, nous explorerons ces fonctionnalités avancées et vous montrerons comment les utiliser pour vos projets.
Extension des modèles d'invitation
Alors que l'utilisation basique de PromptTemplate facilite les tâches simples de génération de texte, les scénarios réels demandent souvent plus de complexité. Imaginez un scénario où vous devez générer une invitation qui comprend une description du scénario, suivie d'une série de questions nécessitant chacune un contexte différent. La flexibilité de LangChain permet de créer des invitations en plusieurs parties qui peuvent répondre à ces exigences.
Exemple : Génération d'une invitation basée sur un scénario
from langchain import PromptTemplate
description_du_scenario = PromptTemplate("Vous êtes un guide touristique à {ville}. Vous devez fournir des informations sur les sites touristiques populaires, la cuisine locale et les normes culturelles.")
questions = [
PromptTemplate("Quels sont les trois sites touristiques les plus populaires à {ville} ?"),
PromptTemplate("Quel est un plat local incontournable à {ville} ?"),
PromptTemplate("Y a-t-il des normes culturelles ou des étiquettes que les touristes devraient connaître à {ville} ?")
]
# Formatez chaque invitation avec la ville spécifique
ville = "Paris"
scenario_formate = description_du_scenario.format(city=ville)
questions_formatees = [q.format(city=ville) for q in questions]
invitation_complete = f"{scenario_formate}\n\n" + "\n\n".join(questions_formatees)Dans cet exemple, nous créons une description détaillée du scénario et une liste de questions, chaque élément étant un PromptTemplate distinct. En formattant ces modèles avec une ville spécifique, nous générons une invitation complète qui peut guider le modèle de langage pour fournir des réponses ciblées pour une application de guide touristique.
Utilisation de ChatPromptTemplate pour les conversations dynamiques
ChatPromptTemplate est particulièrement utile dans les scénarios où l'invitation doit refléter une conversation en cours, avec des rôles et des contextes qui évoluent dynamiquement. Cela est particulièrement utile pour développer des chatbots IA ou des assistants virtuels capables de gérer des demandes d'utilisateurs variées.
Exemple : Simulation d'une conversation avec le service client
from langchain import ChatPromptTemplate
historique_chat = ChatPromptTemplate([
("sys", "Bienvenue chez XYZ Service Client. Comment puis-je vous aider aujourd'hui ?"),
("user", "J'ai des problèmes pour me connecter à mon compte."),
("sys", "Je suis désolé d'entendre cela. Pourriez-vous s'il vous plaît fournir votre nom d'utilisateur ou votre adresse e-mail associée au compte ?"),
("user", "Bien sûr, c'est utilisateur@exemple.com."),
("sys", "Merci. Un instant pendant que je vérifie les détails de votre compte.")
])
contexte_supplementaire = ChatPromptTemplate([
("sys", "J'ai réinitialisé votre mot de passe. Vous devriez recevoir un e-mail avec des instructions sur la configuration d'un nouveau mot de passe dans un instant."),
("user", "Merci ! Combien de temps cela va prendre ?"),
("sys", "L'e-mail devrait arriver dans les 5 prochaines minutes. Veuillez vérifier votre dossier de spams si vous ne le voyez pas.")
])
# Combinez l'historique du chat avec le contexte supplémentaire pour obtenir une interaction complète
chat_complet = historique_chat + contexte_supplementaire
chat_formate = chat_complet.format_messages()Dans cet exemple, nous simulons une interaction avec le service client où le chat évolue au fil du temps. En combinant plusieurs instances de ChatPromptTemplate, nous créons un dialogue réaliste qui permet de former le modèle à gérer des interactions similaires de manière autonome.
Conseils d'utilisation avancés
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Variabilité contextuelle : Pour générer des invitations qui s'adaptent à différents contextes ou entrées utilisateur de manière dynamique, envisagez d'incorporer des sources de données externes ou des variables d'entrée utilisateur dans vos modèles. Cela permet de générer des invitations hautement pertinentes et personnalisées.
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Boucles de rétroaction : Pour les modèles de chat, utilisez les réponses générées par le modèle pour informer les invitations suivantes. Cette approche itérative peut améliorer la capacité du modèle à maintenir le contexte et la cohérence tout au long d'une conversation.
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Tests et itérations : L'efficacité d'un modèle d'invitation dépend souvent de la tâche spécifique et du modèle utilisé. Expérimentez avec différentes formulations, en incorporant les retours d'expérience des interactions de test pour affiner les invitations.
Conclusion
Les modèles d'invitation dans LangChain offrent un mécanisme puissant pour générer des invitations structurées et dynamiques qui répondent à un large éventail de tâches de modèles de langage. En comprenant et en utilisant les fonctionnalités avancées de PromptTemplate et ChatPromptTemplate, les développeurs peuvent créer des invitations complexes et nuancées qui favorisent des interactions plus significatives avec les modèles de langage. Alors que l'IA et les modèles de langage continuent d'évoluer, des outils tels que LangChain permettent aux développeurs de repousser les limites de ce qui est possible, en créant des expériences à la fois innovantes et profondément centrées sur l'humain.