Usando Modelos de Prompt no LangChain: Um Guia Detalhado para Gerar Prompts de Modelos de Linguagem
- Name
- Lynn Mikami
Published on
Usando Modelos de Prompt no LangChain: Um Guia Detalhado para Gerar Prompts de Modelos de Linguagem
Introdução:
Imagine que você está trabalhando em um projeto de modelo de linguagem e precisa gerar prompts específicos para sua tarefa. Você deseja incluir instruções, exemplos e contexto para orientar as respostas do modelo. É aí que entram os modelos de prompt. Os modelos de prompt são receitas predefinidas para gerar prompts de modelos de linguagem e são uma ferramenta essencial no LangChain, uma plataforma poderosa para construir e ajustar modelos de linguagem.
Neste artigo, vamos explorar o mundo dos modelos de prompt no LangChain. Especificamente, vamos nos concentrar em dois tipos de modelos de prompt: PromptTemplate e ChatPromptTemplate. Esses modelos proporcionam uma abordagem estruturada para gerar prompts, incorporando instruções, exemplos de poucas iterações e contexto e perguntas específicas adequadas para uma determinada tarefa. Se você está trabalhando em um projeto de preenchimento de texto, classificação de texto ou chatbot, os modelos de prompt podem ajudá-lo a simplificar seu processo de desenvolvimento e produzir prompts de alta qualidade.
Resumo do artigo:
- Modelos de prompt no LangChain são receitas predefinidas para gerar prompts de modelos de linguagem.
- Esses modelos incluem instruções, exemplos de poucas iterações e contexto e perguntas específicas apropriadas para uma determinada tarefa.
- Este artigo fornece um guia detalhado sobre como criar e usar modelos de prompt no LangChain, com exemplos e explicações.
Usando Modelos de Prompt no LangChain:
PromptTemplate
PromptTemplate é usado para criar modelos para um prompt de string. Ele permite que você defina espaços reservados no modelo que podem ser preenchidos com valores específicos em tempo de execução. Vamos dar uma olhada em um exemplo de como criar um modelo de prompt usando a classe PromptTemplate:
from langchain import PromptTemplate
template = PromptTemplate("Por favor, escreva uma frase {noun}.")
prompt_formatado = template.format(noun="criativa")Neste exemplo, criamos um modelo de prompt com o texto "Por favor, escreva uma frase noun." O espaço reservado noun indica que esta parte do prompt será substituída por um valor de substantivo ao gerar o prompt. Podemos, então, usar o método format do modelo para substituir o espaço reservado pelo valor desejado. Neste caso, substituímos noun por "criativa", resultando no prompt formatado "Por favor, escreva uma frase criativa." Isso nos permite personalizar facilmente o prompt fornecendo valores diferentes para os espaços reservados.
Modelos de prompt personalizados podem incluir qualquer número de variáveis. Por exemplo, podemos criar um modelo que solicite ao usuário que escreva uma frase usando tanto um substantivo quanto um adjetivo:
template = PromptTemplate("Por favor, escreva uma frase {adjective} usando um {noun}.")
prompt_formatado = template.format(adjective="colorido", noun="flor")Da mesma forma, podemos criar modelos mais complexos combinando vários PromptTemplates usando a Composição de Modelos de Prompt. Isso nos permite construir prompts que incluem várias partes personalizáveis:
template1 = PromptTemplate("Por favor, escreva uma frase {adjective}.")
template2 = PromptTemplate("Use um {noun} em sua frase.")
template_composto = template1 + template2
prompt_formatado = template_composto.format(adjective="criativa", noun="pincel")Neste exemplo, criamos dois modelos de prompt, template1 e template2, e depois os combinamos usando o operador + para criar um modelo composto. O modelo de prompt resultante incorporará tanto as variáveis adjetivo quanto substantivo, permitindo-nos gerar prompts como "Por favor, escreva uma frase criativa. Use um pincel em sua frase."
ChatPromptTemplate
ChatPromptTemplate, por outro lado, é usado para criar modelos para modelos de chat, onde o prompt é uma lista de mensagens de chat. Cada mensagem de chat no prompt pode ter uma função diferente, como sistema, humano ou AI. Aqui está um exemplo de como criar um modelo de prompt de chat usando a classe ChatPromptTemplate:
from langchain import ChatPromptTemplate
template = ChatPromptTemplate([
("sys", "Você é um assistente de IA que ajuda com tarefas diárias."),
("user", "Como está o clima hoje?"),
("sys", "O clima está ensolarado e quente."),
("user", "Devo usar protetor solar?"),
("sys", "Sim, é sempre uma boa ideia usar protetor solar quando está ensolarado.")
])
prompt_formatado = template.format_messages()Neste exemplo, definimos um modelo de prompt de chat que inclui mensagens de diferentes funções: sistema e usuário. Cada mensagem é representada como uma tupla, com a função como primeiro elemento e o conteúdo como segundo elemento. O método format_messages é usado para formatar o modelo e gerar o prompt como uma lista de mensagens.
O ChatPromptTemplate oferece uma maneira flexível de representar conversas de chat e simular interações com o modelo de linguagem. Ele permite que você defina as funções e mensagens específicas apropriadas para sua tarefa, fornecendo um contexto estruturado para as respostas do modelo.
Outras maneiras de representar mensagens de chat incluem o uso de MessagePromptTemplate ou BaseMessage, dependendo de seus requisitos específicos. Tanto o PromptTemplate quanto o ChatPromptTemplate são parte da Linguagem de Expressão LangChain (LCEL) e implementam a interface Runnable. Isso significa que eles suportam várias chamadas invoke, stream e batch para executar as solicitações. Por exemplo, você pode invocar um template de prompt com variáveis de prompt e recuperar o prompt gerado como uma string ou uma lista de mensagens.
Na próxima seção, exploraremos as diferentes maneiras pelas quais você pode executar modelos de prompt no LangChain e como você pode aproveitar o poder dos modelos de prompt para gerar prompts de alta qualidade para seus modelos de linguagem.
Criando Prompts Complexos com LangChain
A partir dos conceitos básicos de templates de prompt e chat, o LangChain oferece recursos avançados para construir prompts mais sofisticados. Essa flexibilidade é crucial para tarefas que exigem entradas sutis ou para simular diálogos intricados. Nesta segunda parte do guia, exploraremos esses recursos avançados e demonstraremos como aproveitá-los em seus projetos.
Expandindo os Modelos de Prompt
Embora o uso básico do PromptTemplate facilite tarefas simples de geração de texto, cenários do mundo real frequentemente exigem mais complexidade. Considere um cenário em que você precisa gerar um prompt que encapsule a descrição de um cenário, seguido por uma série de perguntas que exigem contextos diferentes. A flexibilidade do LangChain permite a criação de prompts multipartes que podem acomodar esses requisitos.
Exemplo: Gerando um Prompt Baseado em Cenário
from langchain import PromptTemplate
descricao_cenario = PromptTemplate("Você é um guia turístico em {cidade}. Você precisa fornecer informações sobre pontos turísticos populares, culinária local e costumes culturais.")
perguntas = [
PromptTemplate("Quais são os três principais pontos turísticos de {cidade}?"),
PromptTemplate("Qual é um prato local imperdível em {cidade}?"),
PromptTemplate("Existem normas culturais ou etiquetas que os turistas devem estar cientes em {cidade}?")
]
# Formate cada prompt com a cidade específica
cidade = "Paris"
cenario_formatado = descricao_cenario.format(cidade=cidade)
perguntas_formatadas = [p.format(cidade=cidade) for p in perguntas]
prompt_completo = f"{cenario_formatado}\n\n" + "\n\n".join(perguntas_formatadas)Neste exemplo, criamos uma descrição detalhada do cenário e uma lista de perguntas, cada uma como um PromptTemplate separado. Ao formatar esses templates com uma cidade específica, geramos um prompt abrangente que pode orientar o modelo de linguagem a fornecer respostas direcionadas para um aplicativo de guia turístico.
Aproveitando o ChatPromptTemplate para Conversas Dinâmicas
O ChatPromptTemplate se destaca em cenários em que o prompt deve refletir uma conversa em andamento, com papéis e contextos que mudam dinamicamente. Isso é especialmente útil para desenvolver chatbots de IA ou assistentes virtuais capazes de lidar com diferentes perguntas do usuário.
Exemplo: Simulando um Chat de Atendimento ao Cliente
from langchain import ChatPromptTemplate
historico_chat = ChatPromptTemplate([
("sys", "Bem-vindo ao Atendimento ao Cliente XYZ. Como posso ajudar você hoje?"),
("user", "Estou tendo problemas para fazer login na minha conta."),
("sys", "Sinto muito em ouvir isso. Você poderia fornecer seu nome de usuário ou e-mail associado à conta?"),
("user", "Claro, é user@example.com."),
("sys", "Obrigado. Aguarde enquanto verifico os detalhes da sua conta.")
])
contexto_adicional = ChatPromptTemplate([
("sys", "Redefini sua senha. Você deverá receber um e-mail com instruções sobre como definir uma nova senha em breve."),
("user", "Obrigado! Quanto tempo isso vai levar?"),
("sys", "O e-mail deve chegar nos próximos 5 minutos. Verifique sua pasta de spam se não encontrar.")
])
# Combine histórico do chat com contexto adicional para uma interação completa
chat_completo = historico_chat + contexto_adicional
chat_formatado = chat_completo.format_messages()Neste exemplo, simulamos uma interação de atendimento ao cliente em que o chat evolui ao longo do tempo. Ao combinar várias instâncias de ChatPromptTemplate, criamos um diálogo realista que pode treinar o modelo para lidar autonomamente com interações semelhantes.
Dicas de Uso Avançado
-
Variabilidade Contextual: Para gerar prompts que se adaptam a diferentes contextos ou entradas do usuário de forma dinâmica, considere incorporar fontes de dados externas ou variáveis de entrada do usuário em seus modelos. Isso permite a geração de prompts altamente relevantes e personalizados.
-
Ciclos de Feedback: Para modelos de chat, use as respostas geradas pelo modelo para informar prompts subsequentes. Essa abordagem iterativa pode melhorar a capacidade do modelo de manter contexto e coerência ao longo de uma conversa.
-
Testes e Iteração: A eficácia de um template de prompt muitas vezes depende da tarefa e do modelo específico. Experimente diferentes formulações, incorporando feedback de interações de teste para refinar os prompts.
Conclusão
Os templates de prompt no LangChain oferecem um mecanismo poderoso para gerar prompts estruturados e dinâmicos que atendem a uma ampla variedade de tarefas de modelos de linguagem. Ao entender e utilizar os recursos avançados do PromptTemplate e do ChatPromptTemplate, os desenvolvedores podem criar prompts complexos e sutis, que promovem interações mais significativas com os modelos de linguagem. À medida que a IA e os modelos de linguagem continuam a evoluir, ferramentas como o LangChain permitem que os desenvolvedores ultrapassem os limites do possível, criando experiências inovadoras e profundamente centradas no ser humano.