Modèles d'invite LangChain : guide complet avec exemples
Découvrez comment les modèles d'invites de LangChain améliorent les performances de l'IA grâce à des invites dynamiques et réutilisables pour diverses applications, notamment les chatbots et la génération de contenu.
LangChaîne Les modèles d'invites sont un outil permettant aux développeurs de créer des invites dynamiques et réutilisables pour les modèles de langage. En remplaçant les invites statiques par des modèles utilisant des espaces réservés, les développeurs peuvent générer des résultats plus cohérents et efficaces. Ces modèles améliorent les performances de l'IA en automatisant la création d'invites, en réduisant les ajustements manuels et en minimisant les erreurs. Par exemple, un modèle peut suggérer dynamiquement le nom d'un restaurant en fonction de la cuisine et du pays, ce qui permet de gagner du temps et de garantir l'exactitude des résultats.
La flexibilité des modèles de LangChain prend en charge divers cas d'utilisation, des tâches à message unique aux interactions chatbot à plusieurs tours. Les développeurs peuvent également intégrer des historiques de conversations ou utiliser des invites à plusieurs tours pour guider l'IA avec des exemples, ce qui le rend idéal pour des tâches complexes comme le support client ou le dépannage technique.
Pour les équipes cherchant à simplifier ce processus, Laténode Offre un outil de création visuel par glisser-déposer, éliminant ainsi le besoin de coder. La création rapide est ainsi accessible aux non-programmeurs, tout en favorisant la collaboration en temps réel et la détection des erreurs. Grâce à des outils comme LangChain et Latenode, les équipes peuvent rationaliser les workflows d'IA et faire évoluer efficacement leurs applications.
LangChaîne Tutoriel | Créer des modèles d'invite efficaces avec LangChaîne
Structure de base et syntaxe des modèles d'invite LangChain
Les modèles d'invite LangChain s'appuient sur trois composants principaux permettant la création d'invites dynamiques et réutilisables. Ces composants servent de base à toutes les opérations, de la simple génération de texte aux conversations complexes à plusieurs tours.
Parties d'un modèle d'invite
A Modèle d'invite LangChain S'articule autour de trois éléments clés qui déterminent l'intégration du contenu dynamique à vos messages. Ces éléments sont :
- Chaîne de modèle:Le texte de base contenant des espaces réservés, marqués par des accolades, pour les variables dynamiques.
- Variables d'entrée:Ceux-ci définissent les données attendues qui remplaceront les espaces réservés.
- Nos valeurs: Les données réelles fournies lors de l'exécution pour remplir les espaces réservés.
Pour voir comment ces composants fonctionnent ensemble, considérez cet exemple :
<span class="hljs-keyword">from</span> langchain.prompts <span class="hljs-keyword">import</span> PromptTemplate
<span class="hljs-comment"># Template string with placeholders</span>
template_string = <span class="hljs-string">"Write a {length} blog post about {topic} for {audience}"</span>
<span class="hljs-comment"># Create the template with defined input variables</span>
prompt_template = PromptTemplate(
template=template_string,
input_variables=[<span class="hljs-string">"length"</span>, <span class="hljs-string">"topic"</span>, <span class="hljs-string">"audience"</span>]
)
<span class="hljs-comment"># Format with specific parameters</span>
formatted_prompt = prompt_template.<span class="hljs-built_in">format</span>(
length=<span class="hljs-string">"500-word"</span>,
topic=<span class="hljs-string">"machine learning"</span>,
audience=<span class="hljs-string">"beginners"</span>
)
L'espace variables_d'entrée Le paramètre garantit que chaque espace réservé de la chaîne de modèle reçoit une valeur correspondante, protégeant ainsi contre les erreurs d'exécution. Cette conception rend les modèles LangChain plus fiables et plus faciles à déboguer, notamment en production.
Il est essentiel de garantir que les noms d’espace réservé dans le modèle correspondent exactement aux définitions de variables.
Présentation des classes LangChain
LangChain propose plusieurs classes adaptées à différents besoins de création de modèles, chacune optimisée pour des modèles d'interaction spécifiques :
- Modèle d'invite: Idéal pour les invites à message unique, généralement utilisées dans les tâches de saisie semi-automatique de texte.
- Modèle d'invite de discussion:Conçu pour les conversations multi-rôles, prenant en charge les messages système, utilisateur et assistant.
- MessagesEspace réservé:Permet l'insertion dynamique des historiques de conversation, idéal pour les chatbots nécessitant une connaissance du contexte.
Par exemple, Modèle d'invite de discussion la classe permet des interactions basées sur les rôles, comme indiqué ci-dessous :
<span class="hljs-keyword">from</span> langchain.prompts <span class="hljs-keyword">import</span> ChatPromptTemplate
chat_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
(<span class="hljs-string">"system"</span>, <span class="hljs-string">"You are a helpful assistant specializing in {domain}"</span>),
(<span class="hljs-string">"user"</span>, <span class="hljs-string">"{user_input}"</span>),
(<span class="hljs-string">"assistant"</span>, <span class="hljs-string">"I'll help you with {domain}. Let me analyze your request: {user_input}"</span>)
])
Cette structure garantit que chaque rôle dans une conversation - qu'il s'agisse du système, de l'utilisateur ou de l'assistant - peut avoir son propre comportement distinct tout en incorporant des variables dynamiques.
L'espace MessagesEspace réservé La classe étend cette fonctionnalité en permettant l'insertion dynamique d'historiques de conversation complets. Voici un exemple :
<span class="hljs-keyword">from</span> langchain.prompts <span class="hljs-keyword">import</span> MessagesPlaceholder
template_with_history = ChatPromptTemplate.from_messages([
(<span class="hljs-string">"system"</span>, <span class="hljs-string">"You are a helpful assistant"</span>),
MessagesPlaceholder(variable_name=<span class="hljs-string">"chat_history"</span>),
(<span class="hljs-string">"user"</span>, <span class="hljs-string">"{user_input}"</span>)
])
Cette flexibilité est particulièrement utile pour créer des chatbots qui doivent conserver le contexte dans plusieurs interactions.
Formatage avec Python et LangChain
Les modèles LangChain utilisent les conventions de formatage de chaîne familières de Python, mais incluent également des méthodes spécialisées pour gérer efficacement les modèles. .format() méthode est utilisée pour le formatage à usage unique, tandis que .format_prompt() produit un PromptValue objet qui s'intègre parfaitement aux flux de travail de LangChain.
Une fonctionnalité puissante est formatage partiel, qui vous permet de prédéfinir certaines variables dans un modèle tout en laissant d'autres personnalisables. Voici un exemple :
<span class="hljs-comment"># Partial formatting for reusable templates</span>
base_template = PromptTemplate.from_template(
<span class="hljs-string">"As a {role}, analyze this {content_type}: {content}"</span>
)
<span class="hljs-comment"># Create specialized versions</span>
marketing_template = base_template.partial(role=<span class="hljs-string">"marketing expert"</span>)
technical_template = base_template.partial(role=<span class="hljs-string">"technical writer"</span>)
<span class="hljs-comment"># Use with specific content</span>
marketing_prompt = marketing_template.<span class="hljs-built_in">format</span>(
content_type=<span class="hljs-string">"product description"</span>,
content=<span class="hljs-string">"Our new AI-powered analytics platform"</span>
)
En utilisant le partiel() Cette méthode permet de créer une hiérarchie de modèles qui réduit les redondances et simplifie le processus de développement. Elle est particulièrement utile pour les équipes qui requièrent une mise en forme cohérente entre les différents rôles, mais dont le contenu varie.
Pour ceux qui privilégient une approche visuelle, des outils comme Latenode proposent des interfaces glisser-déposer pour créer des invites dynamiques. Ces outils visuels offrent les mêmes fonctionnalités que les méthodes basées sur le code de LangChain, mais éliminent les erreurs de syntaxe et rendent le processus accessible aux non-programmeurs.
Par exemple, from_template() La méthode LangChain simplifie la création de modèles en détectant automatiquement les variables, éliminant ainsi les déclarations manuelles. Cette méthode facilite la création d'invites dynamiques et réutilisables pour diverses applications.
Types de modèles d'invite LangChain
LangChain propose trois principaux types de modèles d'invites, chacun adapté à des tâches d'IA spécifiques. Choisir le bon modèle peut simplifier le développement et optimiser l'ingénierie de vos invites.
Modèles d'invite basés sur des chaînes
Modèles d'invite basés sur des chaînes Constituent l'épine dorsale du système LangChain, spécialement conçu pour les modèles de complétion. Ces modèles permettent d'insérer des variables dans une chaîne de texte unique, qui est ensuite envoyée directement au modèle de langage.
La simplicité des modèles de chaînes les rend idéaux pour les tâches nécessitant un contrôle précis de la structure de l'invite finale. Ils sont particulièrement efficaces pour la génération de contenu, l'analyse de données ou toute interaction ponctuelle où une mise en forme cohérente est essentielle.
<span class="hljs-keyword">from</span> langchain.prompts <span class="hljs-keyword">import</span> PromptTemplate
<span class="hljs-comment"># Basic string template for content generation</span>
content_template = PromptTemplate.from_template(
<span class="hljs-string">"Create a {word_count}-word {content_type} about {subject} "</span>
<span class="hljs-string">"targeting {audience}. Include {key_points} main points and "</span>
<span class="hljs-string">"maintain a {tone} tone throughout."</span>
)
<span class="hljs-comment"># Format for a specific use case</span>
blog_prompt = content_template.<span class="hljs-built_in">format</span>(
word_count=<span class="hljs-string">"800"</span>,
content_type=<span class="hljs-string">"blog post"</span>,
subject=<span class="hljs-string">"sustainable energy solutions"</span>,
audience=<span class="hljs-string">"homeowners"</span>,
key_points=<span class="hljs-string">"three"</span>,
tone=<span class="hljs-string">"informative yet accessible"</span>
)
Les modèles de chaînes sont particulièrement utiles dans les situations où l'uniformité est essentielle, comme la création de descriptions de produits, de modèles d'e-mails ou de documentation technique. En permettant l'insertion dynamique de contenu, ils garantissent une structure cohérente entre plusieurs requêtes.
Cependant, les modèles de chaîne sont limités aux interactions à message unique, ce qui les rend moins adaptés aux conversations à plusieurs tours ou aux applications nécessitant un dialogue basé sur les rôles, comme les chatbots.
Modèle ChatPrompt pour les interactions multi-messages
Modèle d'invite de discussion est conçu pour les conversations basées sur les rôles, ce qui le rend essentiel pour les modèles de chat comme GPT-4 or ClaudeCe type de modèle vous permet de définir des rôles spécifiques (tels que système, utilisateur et assistant) et de personnaliser leurs comportements.
Contrairement aux modèles de chaîne, ChatPromptTemplate permet des interactions dynamiques multi-messages. Le message système définit le rôle et les capacités de l'IA, tandis que les messages de l'utilisateur et de l'assistant structurent le dialogue.
<span class="hljs-keyword">from</span> langchain.prompts <span class="hljs-keyword">import</span> ChatPromptTemplate
<span class="hljs-comment"># Multi-role conversation template</span>
support_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
(<span class="hljs-string">"system"</span>, <span class="hljs-string">"You are a {expertise_level} customer support agent for {company}. "</span>
<span class="hljs-string">"Always be {tone} and provide {detail_level} explanations."</span>),
(<span class="hljs-string">"user"</span>, <span class="hljs-string">"I'm having trouble with {issue_category}: {user_problem}"</span>),
(<span class="hljs-string">"assistant"</span>, <span class="hljs-string">"I understand you're experiencing {issue_category} issues. "</span>
<span class="hljs-string">"Let me help you resolve this step by step."</span>)
])
<span class="hljs-comment"># Create a specific support interaction</span>
tech_support = support_template.format_messages(
expertise_level=<span class="hljs-string">"senior technical"</span>,
company=<span class="hljs-string">"CloudSync Pro"</span>,
tone=<span class="hljs-string">"patient and helpful"</span>,
detail_level=<span class="hljs-string">"detailed technical"</span>,
issue_category=<span class="hljs-string">"data synchronization"</span>,
user_problem=<span class="hljs-string">"my files aren't syncing between devices"</span>
)
Une caractéristique remarquable de ChatPromptTemplate est sa capacité à s'intégrer MessagesEspace réservé, qui vous permet d'inclure l'historique des conversations. Cette fonctionnalité est essentielle pour les chatbots qui doivent conserver le contexte de plusieurs interactions.
<span class="hljs-keyword">from</span> langchain.prompts <span class="hljs-keyword">import</span> MessagesPlaceholder
contextual_chat = ChatPromptTemplate.from_messages([
(<span class="hljs-string">"system"</span>, <span class="hljs-string">"You are an AI assistant helping with {task_type}"</span>),
MessagesPlaceholder(variable_name=<span class="hljs-string">"conversation_history"</span>),
(<span class="hljs-string">"user"</span>, <span class="hljs-string">"{current_question}"</span>)
])
Ce type de modèle est particulièrement efficace pour créer des systèmes conversationnels, permettant des interactions nuancées qui s'adaptent aux entrées des utilisateurs et maintiennent la continuité.
Modèles d'invite à quelques clichés
Modèles d'invite à quelques clichés S'appuyer sur l'apprentissage par l'exemple pour améliorer la qualité et la cohérence des réponses de l'IA. En incluant des exemples précis de paires entrée-sortie, ces modèles guident l'IA vers des résultats mieux formatés et plus précis.
Les invites à court terme sont particulièrement utiles pour les tâches nécessitant une mise en forme détaillée, un raisonnement complexe ou une expertise spécifique. Les exemples servent d'entraînement, enseignant à l'IA non seulement quoi faire, mais aussi comment le faire.
<span class="hljs-keyword">from</span> langchain.prompts <span class="hljs-keyword">import</span> FewShotPromptTemplate, PromptTemplate
<span class="hljs-comment"># Define examples for the AI to learn from</span>
email_examples = [
{
<span class="hljs-string">"customer_type"</span>: <span class="hljs-string">"enterprise client"</span>,
<span class="hljs-string">"issue"</span>: <span class="hljs-string">"billing discrepancy"</span>,
<span class="hljs-string">"response"</span>: <span class="hljs-string">"Dear [Name], Thank you for bringing this billing concern to our attention. I've reviewed your account and identified the discrepancy you mentioned. Our billing team will process a correction within 24 hours, and you'll receive a detailed breakdown via email. I've also applied a service credit to your account as an apology for any inconvenience."</span>
},
{
<span class="hljs-string">"customer_type"</span>: <span class="hljs-string">"small business"</span>,
<span class="hljs-string">"issue"</span>: <span class="hljs-string">"feature request"</span>,
<span class="hljs-string">"response"</span>: <span class="hljs-string">"Hi [Name], I appreciate you taking the time to share your feature suggestion. This type of feedback helps us improve our platform. I've forwarded your request to our product development team, and while I can't provide a specific timeline, feature requests from active users like yourself are given high priority in our roadmap planning."</span>
}
]
<span class="hljs-comment"># Create the example template</span>
example_template = PromptTemplate(
input_variables=[<span class="hljs-string">"customer_type"</span>, <span class="hljs-string">"issue"</span>, <span class="hljs-string">"response"</span>],
template=<span class="hljs-string">"Customer Type: {customer_type}Issue: {issue}Response: {response}"</span>
)
<span class="hljs-comment"># Build the few-shot template</span>
few_shot_template = FewShotPromptTemplate(
examples=email_examples,
example_prompt=example_template,
prefix=<span class="hljs-string">"Generate professional customer service responses based on these examples:"</span>,
suffix=<span class="hljs-string">"Customer Type: {customer_type}Issue: {issue}Response:"</span>,
input_variables=[<span class="hljs-string">"customer_type"</span>, <span class="hljs-string">"issue"</span>]
)
Les modèles FPS sont particulièrement efficaces dans les domaines spécialisés où les réponses génériques de l'IA peuvent s'avérer insuffisantes. Ils sont particulièrement efficaces pour générer des documents juridiques, des rapports médicaux ou du contenu de dépannage technique, où la précision et le respect de formats spécifiques sont essentiels.
Pro tip:L'incitation en quelques coups change la donne pour améliorer la qualité des réponses dans les tâches qui exigent de la cohérence ou des connaissances spécialisées.
Chacun de ces types de modèles (basés sur des chaînes, conversationnels et à quelques clichés) offre des avantages uniques, fournissant une boîte à outils polyvalente pour créer des applications d'IA évolutives et efficaces.
Meilleures pratiques et modèles d'invite avancés
Créer des conceptions d'invite efficaces est ce qui distingue les applications d'IA fonctionnelles des applications performantes. Le secret réside dans la création de modèles alliant performance immédiate et flexibilité d'évolution.
Conception modulaire et optimisation des jetons
La conception modulaire simplifie les invites complexes en les divisant en composants plus petits et réutilisables, facilitant ainsi leur gestion et leur adaptation. Cette approche sépare les instructions système, le contexte et les spécifications de sortie en blocs distincts, offrant ainsi une plus grande flexibilité et une maintenance plus aisée.
<span class="hljs-comment"># Modular approach with reusable components</span>
system_instruction = PromptTemplate.from_template(
<span class="hljs-string">"You are a {role} with expertise in {domain}. "</span>
<span class="hljs-string">"Always maintain a {tone} approach."</span>
)
context_formatter = PromptTemplate.from_template(
<span class="hljs-string">"Context: {background_info}"</span>
<span class="hljs-string">"Current situation: {current_state}"</span>
<span class="hljs-string">"Requirements: {specific_needs}"</span>
)
output_specification = PromptTemplate.from_template(
<span class="hljs-string">"Provide your response in {format} format. "</span>
<span class="hljs-string">"Include {required_elements} and limit to {word_limit} words."</span>
)
<span class="hljs-comment"># Combine modules for specific use cases</span>
combined_template = PromptTemplate.from_template(
<span class="hljs-string">f"<span class="hljs-subst">{system_instruction.template}</span>"</span>
<span class="hljs-string">f"<span class="hljs-subst">{context_formatter.template}</span>"</span>
<span class="hljs-string">f"<span class="hljs-subst">{output_specification.template}</span>"</span>
)
Optimisation des jetons Il s'agit d'un autre facteur crucial, car il affecte directement les performances et les coûts. En réduisant la redondance tout en préservant la clarté, les équipes peuvent obtenir des résultats plus cohérents et réduire les coûts opérationnels. Par exemple, il a été démontré que des modèles simplifiés améliorent la cohérence des résultats de 34 % et réduisent les coûts de 20 % grâce à une diminution des requêtes infructueuses et à une utilisation réduite des jetons. [4][3].
<span class="hljs-comment"># Before optimization - verbose and repetitive</span>
inefficient_template = PromptTemplate.from_template(
<span class="hljs-string">"Please, if you would be so kind, analyze the following data carefully "</span>
<span class="hljs-string">"and provide a comprehensive summary that includes all the important "</span>
<span class="hljs-string">"details and insights that might be relevant: {data}"</span>
)
<span class="hljs-comment"># After optimization - concise and direct</span>
optimized_template = PromptTemplate.from_template(
<span class="hljs-string">"Analyze this data and summarize key insights: {data}"</span>
)
Cette approche simplifiée minimise l’utilisation des jetons tout en conservant les fonctionnalités, constituant ainsi l’épine dorsale de modèles d’invite efficaces et performants.
Erreurs courantes à éviter
Pour créer des invites fiables et efficaces, il est essentiel d’éviter les pièges courants qui peuvent nuire à leur efficacité.
Pro tip: Évitez cette erreur courante qui perturbe 70 % des applications LangChain et apprenez à la corriger.
L'erreur la plus fréquente est de négliger la validation des variables d'entrée. Des données manquantes ou mal formées peuvent entraîner l'échec des modèles ou produire des résultats médiocres. La conception modulaire et l'optimisation des jetons peuvent réduire ces erreurs jusqu'à 70 % en production. [4].
Échecs de validation des entrées sont l'une des principales causes de défaillance des modèles. Des problèmes surviennent lorsque les variables contiennent des types de données inattendus, sont nulles ou dépassent les limites de longueur. Pour y remédier, implémentez des contrôles de validation robustes avant de formater les modèles.
<span class="hljs-keyword">from</span> langchain.prompts <span class="hljs-keyword">import</span> PromptTemplate
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">safe_template_format</span>(<span class="hljs-params">template, **kwargs</span>):
<span class="hljs-comment"># Validate all required variables are present</span>
required_vars = template.input_variables
missing_vars = [var <span class="hljs-keyword">for</span> var <span class="hljs-keyword">in</span> required_vars <span class="hljs-keyword">if</span> var <span class="hljs-keyword">not</span> <span class="hljs-keyword">in</span> kwargs]
<span class="hljs-keyword">if</span> missing_vars:
<span class="hljs-keyword">raise</span> ValueError(<span class="hljs-string">f"Missing required variables: <span class="hljs-subst">{missing_vars}</span>"</span>)
<span class="hljs-comment"># Validate data types and apply defaults</span>
validated_inputs = {}
<span class="hljs-keyword">for</span> key, value <span class="hljs-keyword">in</span> kwargs.items():
<span class="hljs-keyword">if</span> value <span class="hljs-keyword">is</span> <span class="hljs-literal">None</span>:
validated_inputs[key] = <span class="hljs-string">"[Not provided]"</span>
<span class="hljs-keyword">elif</span> <span class="hljs-built_in">isinstance</span>(value, <span class="hljs-built_in">str</span>) <span class="hljs-keyword">and</span> <span class="hljs-built_in">len</span>(value) > <span class="hljs-number">1000</span>:
validated_inputs[key] = value[:<span class="hljs-number">1000</span>] + <span class="hljs-string">"..."</span>
<span class="hljs-keyword">else</span>:
validated_inputs[key] = <span class="hljs-built_in">str</span>(value)
<span class="hljs-keyword">return</span> template.<span class="hljs-built_in">format</span>(**validated_inputs)
Vulnérabilités de sécurité peut également survenir lors de l'utilisation de formats de modèles tels que Jinja2 sans protections adéquates. LangChain recommande d'utiliser le formatage f-string comme alternative plus sûre et d'éviter les modèles non fiables, car ils peuvent exécuter du code malveillant.
Structures de modèles trop compliquées constituent un autre problème courant. Les modèles comportant trop de variables, des conditions imbriquées ou des conventions de nommage floues deviennent difficiles à déboguer et à maintenir. Les meilleurs modèles trouvent un équilibre entre flexibilité et simplicité, en utilisant des noms de variables clairs et des structures logiques.
Fonctionnalités avancées de LangChain
LangChain propose des fonctionnalités avancées qui améliorent les systèmes d'invite, les rendant adaptés aux applications évolutives.
Chaînage de modèles Permet à plusieurs invites de fonctionner ensemble, les résultats de l'une alimentant la suivante. Cette méthode décompose les tâches complexes en étapes plus petites et plus faciles à gérer.
<span class="hljs-keyword">from</span> langchain.prompts <span class="hljs-keyword">import</span> PromptTemplate
<span class="hljs-keyword">from</span> langchain.chains <span class="hljs-keyword">import</span> LLMChain, SimpleSequentialChain
<span class="hljs-comment"># First template: Extract key information</span>
extraction_template = PromptTemplate(
input_variables=[<span class="hljs-string">"raw_text"</span>],
template=<span class="hljs-string">"Extract the main topics and key facts from: {raw_text}"</span>
)
<span class="hljs-comment"># Second template: Analyze and summarize</span>
analysis_template = PromptTemplate(
input_variables=[<span class="hljs-string">"extracted_info"</span>],
template=<span class="hljs-string">"Analyze these topics and create a structured summary: {extracted_info}"</span>
)
<span class="hljs-comment"># Chain the templates together</span>
extraction_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=extraction_template)
analysis_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=analysis_template)
sequential_chain = SimpleSequentialChain(
chains=[extraction_chain, analysis_chain],
verbose=<span class="hljs-literal">True</span>
)
Logique conditionnelle Les modèles permettent des invites dynamiques qui s'adaptent à différents paramètres de saisie ou situations. Cette flexibilité permet à un seul système de gérer efficacement plusieurs cas d'utilisation.
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">create_adaptive_template</span>(<span class="hljs-params">user_intent, expertise_level</span>):
<span class="hljs-keyword">if</span> user_intent == <span class="hljs-string">"question"</span>:
base_template = <span class="hljs-string">"Answer this question for a {level} audience: {input}"</span>
<span class="hljs-keyword">elif</span> user_intent == <span class="hljs-string">"summary"</span>:
base_template = <span class="hljs-string">"Summarize this content for {level} understanding: {input}"</span>
<span class="hljs-keyword">else</span>:
base_template = <span class="hljs-string">"Process this {level}-appropriate content: {input}"</span>
<span class="hljs-keyword">return</span> PromptTemplate.from_template(base_template)
Intégration de données externes Améliorez les modèles en les connectant à des API, des bases de données ou des sources de données en temps réel. Cette fonctionnalité permet d'inclure dynamiquement des informations actuelles et pertinentes dans les invites.
<span class="hljs-keyword">import</span> requests
<span class="hljs-keyword">from</span> datetime <span class="hljs-keyword">import</span> datetime
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">create_dynamic_news_template</span>():
<span class="hljs-comment"># Fetch current data</span>
current_date = datetime.now().strftime(<span class="hljs-string">"%B %d, %Y"</span>)
<span class="hljs-comment"># Could integrate with a news API, database, etc.</span>
template = PromptTemplate.from_template(
<span class="hljs-string">"Based on today's date ({date}) and current context, "</span>
<span class="hljs-string">"analyze this topic: {topic}"</span>
<span class="hljs-string">"Consider recent developments and provide updated insights."</span>
)
<span class="hljs-keyword">return</span> template, {<span class="hljs-string">"date"</span>: current_date}
Ces fonctionnalités avancées (chaînage, logique conditionnelle et intégration de données externes) permettent aux équipes de créer des systèmes d'invite adaptatifs et évolutifs qui évoluent parallèlement à la complexité de leurs applications.
Si les modèles de LangChain offrent des solutions robustes et basées sur le code, Latenode simplifie ce processus grâce à son générateur visuel. Cela rend l'ingénierie avancée des prompts accessible aux équipes sans nécessiter de compétences approfondies en codage, comblant ainsi l'écart entre complexité technique et ergonomie.
sbb-itb-23997f1
Exemples étape par étape : création de modèles d'invite LangChain
Exemple de code: Apprenez à créer des invites dynamiques qui s'adaptent à divers cas d'utilisation avec seulement trois lignes de code LangChain.
Cette section illustre comment implémenter les modèles d'invite LangChain à travers des exemples pratiques. Chaque exemple s'appuie sur le précédent et montre comment les invites basées sur des modèles peuvent transformer des interactions statiques en systèmes flexibles et réutilisables.
Invites de génération de texte
Des sorties de texte structuré peuvent être créées grâce à un workflow simple. En important les classes nécessaires, en définissant une structure de modèle et en formatant la sortie, vous garantissez des résultats cohérents et personnalisés.
Voici comment construire un Modèle d'invite LangChain pour la création de contenu :
<span class="hljs-keyword">from</span> langchain_core.prompts <span class="hljs-keyword">import</span> PromptTemplate
<span class="hljs-comment"># Step 1: Define your template string with placeholders</span>
template_string = <span class="hljs-string">"Write a {content_type} about {topic} for a {audience} audience. Include {key_points} and keep it under {word_limit} words."</span>
<span class="hljs-comment"># Step 2: Create the PromptTemplate instance</span>
content_template = PromptTemplate.from_template(template_string)
<span class="hljs-comment"># Step 3: Format the prompt with specific values</span>
formatted_prompt = content_template.<span class="hljs-built_in">format</span>(
content_type=<span class="hljs-string">"blog post"</span>,
topic=<span class="hljs-string">"sustainable energy"</span>,
audience=<span class="hljs-string">"general"</span>,
key_points=<span class="hljs-string">"cost savings, environmental benefits, and implementation steps"</span>,
word_limit=<span class="hljs-string">"500"</span>
)
<span class="hljs-built_in">print</span>(formatted_prompt)
<span class="hljs-comment"># Output: "Write a blog post about sustainable energy for a general audience..."</span>
Pour des scénarios plus avancés, vous pouvez intégrer la validation et la gestion des erreurs pour garantir des modèles robustes :
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">create_validated_content_template</span>():
template = PromptTemplate.from_template(
<span class="hljs-string">"Generate {content_type} content about {topic}."</span>
<span class="hljs-string">"Target audience: {audience}"</span>
<span class="hljs-string">"Tone: {tone}"</span>
<span class="hljs-string">"Word count: {word_count}"</span>
<span class="hljs-string">"Required elements: {elements}"</span>
)
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">safe_format</span>(<span class="hljs-params">**kwargs</span>):
<span class="hljs-comment"># Validate required fields</span>
required_fields = [<span class="hljs-string">"content_type"</span>, <span class="hljs-string">"topic"</span>, <span class="hljs-string">"audience"</span>]
<span class="hljs-keyword">for</span> field <span class="hljs-keyword">in</span> required_fields:
<span class="hljs-keyword">if</span> <span class="hljs-keyword">not</span> kwargs.get(field):
<span class="hljs-keyword">raise</span> ValueError(<span class="hljs-string">f"Missing required field: <span class="hljs-subst">{field}</span>"</span>)
<span class="hljs-comment"># Apply defaults for optional fields</span>
kwargs.setdefault(<span class="hljs-string">"tone"</span>, <span class="hljs-string">"professional"</span>)
kwargs.setdefault(<span class="hljs-string">"word_count"</span>, <span class="hljs-string">"300-500"</span>)
kwargs.setdefault(<span class="hljs-string">"elements"</span>, <span class="hljs-string">"introduction, main points, conclusion"</span>)
<span class="hljs-keyword">return</span> template.<span class="hljs-built_in">format</span>(**kwargs)
<span class="hljs-keyword">return</span> safe_format
Cette approche garantit que vos modèles sont non seulement dynamiques mais également fiables.
Conversations de chatbot dynamiques
Pour les interactions avec les chatbots, Modèle d'invite de discussion Vous permet de structurer des conversations multi-messages tout en préservant le contexte. Contrairement à la génération de texte statique, les chatbots doivent s'adapter dynamiquement aux saisies des utilisateurs et préserver le flux de la conversation.
Voici un exemple de création d’un modèle de chatbot dynamique :
<span class="hljs-keyword">from</span> langchain_core.prompts <span class="hljs-keyword">import</span> ChatPromptTemplate
<span class="hljs-comment"># Create a dynamic conversation template</span>
chat_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
(<span class="hljs-string">"system"</span>, <span class="hljs-string">"You are a {role} assistant specializing in {domain}. "</span>
<span class="hljs-string">"Maintain a {tone} tone and provide {detail_level} responses."</span>),
(<span class="hljs-string">"human"</span>, <span class="hljs-string">"Context: {context}"</span>),
(<span class="hljs-string">"ai"</span>, <span class="hljs-string">"I understand. I'm ready to help with {domain}-related questions."</span>),
(<span class="hljs-string">"human"</span>, <span class="hljs-string">"{user_question}"</span>)
])
<span class="hljs-comment"># Format for a customer service scenario</span>
customer_service_prompt = chat_template.format_messages(
role=<span class="hljs-string">"customer service"</span>,
domain=<span class="hljs-string">"technical support"</span>,
tone=<span class="hljs-string">"helpful and patient"</span>,
detail_level=<span class="hljs-string">"detailed"</span>,
context=<span class="hljs-string">"User is experiencing login issues with their account"</span>,
user_question=<span class="hljs-string">"I can't access my dashboard after the recent update"</span>
)
Pour des cas d'utilisation de chatbot plus avancés, vous pouvez intégrer la mémoire de conversation et la gestion d'état pour améliorer l'expérience utilisateur :
<span class="hljs-keyword">from</span> langchain_core.prompts <span class="hljs-keyword">import</span> ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
<span class="hljs-comment"># Advanced chatbot template incorporating conversation history</span>
advanced_chat_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
(<span class="hljs-string">"system"</span>, <span class="hljs-string">"You are {bot_name}, a {expertise} specialist. "</span>
<span class="hljs-string">"Previous conversation context: {session_context}"</span>),
MessagesPlaceholder(variable_name=<span class="hljs-string">"chat_history"</span>),
(<span class="hljs-string">"human"</span>, <span class="hljs-string">"{current_input}"</span>)
])
<span class="hljs-comment"># Example usage with conversation state</span>
conversation_prompt = advanced_chat_template.format_messages(
bot_name=<span class="hljs-string">"TechBot"</span>,
expertise=<span class="hljs-string">"software troubleshooting"</span>,
session_context=<span class="hljs-string">"User reported slow performance issues"</span>,
chat_history=[
(<span class="hljs-string">"human"</span>, <span class="hljs-string">"My application is running slowly"</span>),
(<span class="hljs-string">"ai"</span>, <span class="hljs-string">"I can help diagnose performance issues. What's your system configuration?"</span>),
(<span class="hljs-string">"human"</span>, <span class="hljs-string">"Windows 11, 16GB RAM, SSD storage"</span>)
],
current_input=<span class="hljs-string">"The slowness started after the last Windows update"</span>
)
Cette méthode garantit que le chatbot reste conscient du contexte, fournissant des réponses pertinentes et précises tout au long de la conversation.
Extraction et transformation de données
Les modèles d'invite LangChain permettent également d'extraire et de structurer des données à partir de textes non structurés. En combinant ces modèles avec des outils tels que Pydantique, vous pouvez garantir que la sortie suit un format prévisible, ce qui la rend idéale pour le stockage de bases de données ou le traitement ultérieur.
Voici comment définir un schéma pour l’extraction de données :
<span class="hljs-keyword">from</span> langchain_core.prompts <span class="hljs-keyword">import</span> ChatPromptTemplate
<span class="hljs-keyword">from</span> pydantic <span class="hljs-keyword">import</span> BaseModel, Field
<span class="hljs-keyword">from</span> typing <span class="hljs-keyword">import</span> <span class="hljs-type">Optional</span>, <span class="hljs-type">List</span>
<span class="hljs-comment"># Define the extraction schema</span>
<span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title class_">PersonInfo</span>(<span class="hljs-title class_ inherited__">BaseModel</span>):
<span class="hljs-string">"""Information about a person mentioned in the text."""</span>
name: <span class="hljs-built_in">str</span> = Field(description=<span class="hljs-string">"Full name of the person"</span>)
role: <span class="hljs-type">Optional</span>[<span class="hljs-built_in">str</span>] = Field(description=<span class="hljs-string">"Job title or role"</span>)
company: <span class="hljs-type">Optional</span>[<span class="hljs-built_in">str</span>] = Field(description=<span class="hljs-string">"Company or organization"</span>)
contact_info: <span class="hljs-type">Optional</span>[<span class="hljs-built_in">str</span>] = Field(description=<span class="hljs-string">"Email or phone if mentioned"</span>)
<span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title class_">ExtractionResult</span>(<span class="hljs-title class_ inherited__">BaseModel</span>):
<span class="hljs-string">"""Complete extraction result containing all found persons."""</span>
people: <span class="hljs-type">List</span>[PersonInfo] = Field(description=<span class="hljs-string">"List of people found in the text"</span>)
summary: <span class="hljs-built_in">str</span> = Field(description=<span class="hljs-string">"Brief summary of the text content"</span>)
Ensuite, créez un modèle d’invite pour le processus d’extraction :
<span class="hljs-comment"># Create extraction prompt template</span>
extraction_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
(<span class="hljs-string">"system"</span>, <span class="hljs-string">"You are an expert extraction algorithm. Only extract relevant "</span>
<span class="hljs-string">"information from the text. If you do not know the value of an "</span>
<span class="hljs-string">"attribute, return null for that attribute's value."</span>),
(<span class="hljs-string">"human"</span>, <span class="hljs-string">"Extract person information from this text: {text}"</span>)
])
Pour les scénarios nécessitant une transformation de données, telles que les conversions d'unités, vous pouvez étendre les fonctionnalités du modèle :
<span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title class_">PropertyInfo</span>(<span class="hljs-title class_ inherited__">BaseModel</span>):
<span class="hljs-string">"""Real estate property information with standardized units."""</span>
address: <span class="hljs-built_in">str</span> = Field(description=<span class="hljs-string">"Full property address"</span>)
price: <span class="hljs-type">Optional</span>[<span class="hljs-built_in">float</span>] = Field(description=<span class="hljs-string">"Price in USD"</span>)
size_sqft: <span class="hljs-type">Optional</span>[<span class="hljs-built_in">float</span>] = Field(description=<span class="hljs-string">"Size converted to square feet"</span>)
bedrooms: <span class="hljs-type">Optional</span>[<span class="hljs-built_in">int</span>] = Field(description=<span class="hljs-string">"Number of bedrooms"</span>)
transformation_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
(<span class="hljs-string">"system"</span>, <span class="hljs-string">"Extract property information and convert all measurements to "</span>
<span class="hljs-string">"standard US units (square feet, USD). If size is given in "</span>
<span class="hljs-string">"square meters, multiply by 10.764 to convert to square feet."</span>),
(<span class="hljs-string">"human"</span>, <span class="hljs-string">"Property listing: {listing_text}"</span>)
])
<span class="hljs-comment"># Example with unit conversion</span>
property_text = <span class="hljs-string">"Beautiful 3-bedroom apartment, 85 square meters, €450,000"</span>
<span class="hljs-comment"># The model will convert: 85 sqm → 914.94 sqft, €450,000 → ~$486,000 USD</span>
Si les modèles d'invite LangChain nécessitent du codage Python, des outils comme Latenode simplifient le processus grâce à des interfaces visuelles. Grâce aux fonctionnalités de glisser-déposer, les équipes peuvent créer et itérer des invites avancées sans nécessiter de compétences approfondies en programmation. Cela permet un développement plus rapide et une meilleure collaboration pour l'ingénierie des invites.
LaténodeFonctionnalités du modèle d'invite visuelle de
LangChain offre des outils puissants pour l'ingénierie des prompts, mais exige une solide maîtrise de Python. Latenode adopte une approche différente, en proposant une interface visuelle permettant aux utilisateurs sans expertise en codage de créer des prompts.
Création d'invites par glisser-déposer
Le générateur d'invites visuelles de Latenode élimine le besoin de coder en permettant aux utilisateurs de glisser-déposer des composants dans un espace de travail. Des variables telles que {customer_name} et {issue_type} L'ajout peut se faire sans effort, et l'invite finale est prévisualisée en temps réel. Ce retour instantané élimine le débogage par tâtonnements, souvent nécessaire dans les systèmes basés sur du code, où les erreurs de syntaxe peuvent n'apparaître qu'au cours des tests.
Pour les tâches nécessitant une logique conditionnelle, impliquant généralement du code Python complexe dans LangChain, Latenode utilise des blocs visuels intuitifs. Ces blocs peuvent être connectés et configurés via de simples menus déroulants. Par exemple, vous pouvez concevoir un modèle de service client qui s'adapte à la gravité du problème en reliant des blocs de conditions, le tout sans écrire une seule ligne de code.
De plus, Latenode inclut des blocs de modèles prédéfinis pour des scénarios courants tels que l'extraction de données, les réponses de chatbot et la génération de contenu. Ces blocs constituent des points de départ personnalisables, permettant aux équipes de créer rapidement des invites fonctionnelles tout en bénéficiant d'une validation et d'un retour d'information en temps réel.
Comparaison entre LangChain et Latenode
La conception de Latenode simplifie non seulement la création d'invites, mais accélère également la collaboration et les itérations, ce qui la distingue des workflows traditionnels, gourmands en code. Voici comment les deux plateformes se comparent :
| Fonctionnalité | LangChaîne | Laténode |
|---|---|---|
| Interface utilisateur | Éditeur de code Python | Générateur visuel de glisser-déposer |
| Courbe de progression | Nécessite des compétences en programmation | Accessible aux utilisateurs non techniques |
| Détection d'erreur | Débogage pendant l'exécution | Validation et aperçu en temps réel |
| La collaboration | Revues de code via Git | Montage collaboratif en temps réel |
| Vitesse d'itération | Plus lent en raison des cycles de test | Mises à jour visuelles instantanées |
| Contrôle de version | Outils externes (par exemple, Git) | Historique des versions intégré |
En éliminant le cycle traditionnel code-test-débogage, Latenode réduit le temps de développement rapide jusqu'à 60 %.[4]Les erreurs sont détectées instantanément, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur l’amélioration de leurs modèles plutôt que sur le dépannage.
Cette simplicité d'utilisation est particulièrement précieuse pour les équipes transverses. Les professionnels du marketing peuvent collaborer directement avec les développeurs pour peaufiner les invites, tandis que les chefs de produit peuvent itérer sur les modèles de manière autonome. En éliminant le recours à des compétences de codage spécialisées, Latenode garantit une progression plus rapide et moins de goulots d'étranglement dans les projets pilotés par l'IA.
Fonctionnalités avancées de Latenode
Latenode ne se contente pas de simplifier la conception : il est conçu pour gérer les flux de travail prêts pour la production. Son contrôle de version intégré suit chaque modification, facilitant ainsi la comparaison des versions ou la restauration si nécessaire.
L'édition collaborative permet à plusieurs membres de l'équipe de travailler simultanément sur le même modèle, les modifications étant prises en compte en temps réel. Des commentaires et suggestions peuvent être associés à des composants spécifiques, créant ainsi un processus de révision structuré qui minimise les malentendus et garantit des résultats de haute qualité.
Le système de détection d'erreurs de la plateforme vérifie proactivement les modèles avant leur déploiement afin de détecter les variables manquantes, les lacunes logiques et les problèmes de formatage. Cette fonctionnalité a permis aux équipes de réduire de 70 % les erreurs liées aux modèles par rapport au débogage manuel dans les systèmes à fort contenu en code.[4].
Latenode inclut également un contrôle d'accès robuste, permettant aux organisations de gérer efficacement les autorisations. Les chefs d'équipe peuvent superviser et approuver les modifications, tandis que les contributeurs individuels peuvent expérimenter dans des environnements contrôlés.
Pour le déploiement de modèles, Latenode s'intègre parfaitement aux pipelines LLM. Ainsi, les modèles peuvent être mis à jour sans intervention du développeur ni redémarrage du système, évitant ainsi les complexités souvent associées au déploiement de modèles LangChain.
Simplifiez votre processus de création d'invites : explorez dès aujourd'hui les outils visuels de Latenode
Pour accélérer le développement, Latenode propose une bibliothèque de modèles prêts à l'emploi pour des tâches telles que l'automatisation du support client et les workflows de contenu. Ces modèles constituent une base que les équipes peuvent adapter à leurs besoins, ce qui leur permet de gagner du temps par rapport à la création d'invites de toutes pièces dans LangChain.
Grâce à ses outils visuels et à ses fonctionnalités prêtes pour la production, Latenode transforme l'ingénierie rapide en un processus collaboratif rationalisé qui permet aux équipes de livrer plus rapidement et avec plus de confiance.
Mise à l'échelle de l'ingénierie rapide pour la production
La transition des prototypes de modèles d'invite LangChain vers des systèmes prêts pour la production exige le même niveau de rigueur que la gestion du code applicatif. L'omission de pratiques essentielles comme le contrôle de version et la gestion structurée entraîne souvent des échecs de déploiement, des comportements imprévisibles de l'IA et des problèmes de coordination qui peuvent compromettre la progression.
Versionnage et test des modèles
Les modèles d'invite de contrôle de version sont essentiels pour suivre les modifications, permettre les restaurations, prendre en charge les tests A/B et maintenir la cohérence entre les environnements. [5]Sans un système de gestion des versions approprié, les équipes risquent la confusion, l'inefficacité et la difficulté de reproduire les résultats. Une convention de nommage structurée, telle que {feature}-{purpose}-{version}, simplifie l'organisation. Par exemple, nommer un modèle support-chat-tone-v2 Il s'agit clairement de la deuxième version du ton d'un chatbot de support client. Le contrôle des versions, des tests rigoureux et une documentation complète garantissent que les invites sont traitées avec le même soin que le code de l'application.
LangSmith offre un historique des versions de type Git pour les invites, avec les commits, les extractions et les téléchargements [2]Cette intégration permet aux développeurs de gérer les modèles d'invites à l'aide de workflows familiers, tout en les séparant du code de l'application. Le stockage des invites dans des fichiers de configuration ou des systèmes dédiés réduit la complexité du déploiement, simplifie les mises à jour et accélère les tests. Ces pratiques permettent une gestion collaborative des invites, prête pour la production.
Gestion des invites d'équipe avec Latenode
Une gestion efficace des versions favorise la collaboration en équipe, mais la mise en œuvre d'une ingénierie des invites à grande échelle nécessite des outils qui vont au-delà des approches basées sur le code. Si le modèle de LangChain, axé sur les développeurs, est efficace pour les individus, les équipes bénéficient d'outils adaptés aux contributeurs techniques et non techniques. Latenode répond à ce besoin grâce à une gestion visuelle des invites, combinant la flexibilité des modèles LangChain avec des fonctionnalités qui simplifient les flux de travail des équipes.
Latenode favorise les workflows collaboratifs en permettant aux membres de l'équipe d'examiner et de proposer des modifications rapides, même sans expertise Python. Son système de type pull request permet aux parties prenantes de prévisualiser les modifications en temps réel, réduisant ainsi les allers-retours typiques des processus réservés aux développeurs. Le système de contrôle de version de la plateforme enregistre automatiquement les modifications, leur auteur, leur date et leur contenu, créant ainsi une piste d'audit qui favorise la conformité et clarifie l'évolution des modifications au fil du temps.
De nombreuses équipes adoptent Latenode pour leurs déploiements en production grâce à son interface visuelle, qui minimise les erreurs et accélère les itérations par rapport aux systèmes basés uniquement sur le code. La détection d'erreurs intégrée signale les problèmes tels que les variables manquantes ou les lacunes logiques avant le déploiement, ce qui permet d'éviter les échecs d'exécution pouvant survenir avec les modèles codés manuellement.
Latenode propose également une bibliothèque de modèles pré-testés, adaptés aux cas d'usage courants, tels que l'automatisation du service client et la génération de contenu. Ces modèles intègrent les bonnes pratiques issues de déploiements concrets, aidant ainsi les équipes à éviter les erreurs courantes et à accélérer le développement.
Les fonctionnalités de contrôle d'accès de la plateforme permettent aux organisations de concilier sécurité et flexibilité. Les chefs d'équipe peuvent appliquer des workflows d'approbation pour les messages sensibles, tandis que les contributeurs expérimentent en toute sécurité dans des environnements sandbox. Au fur et à mesure de la progression des déploiements, Latenode s'intègre parfaitement aux pipelines LLM existants, offrant des outils de surveillance pour suivre les performances des messages. Cela inclut la comparaison de l'efficacité des modèles, l'évaluation de la qualité des réponses et l'identification des axes d'amélioration, garantissant ainsi une optimisation continue tout au long du cycle de production.
Conclusion : points clés et prochaines étapes
Les modèles d'invite LangChain révolutionnent l'invite statique en introduisant un cadre dynamique et réutilisable. Ces modèles simplifient des tâches telles que la substitution de variables, la mise en forme cohérente et les modèles de conception modulaires, permettant aux développeurs de réduire considérablement leur temps de développement, jusqu'à 50 %, comme indiqué dans la documentation LangChain. [1].
En proposant des outils tels que des invites basées sur des chaînes pour des saisies simples, ChatPromptTemplate pour les interactions multi-messages et des modèles à plusieurs étapes pour l'apprentissage contextuel, LangChain garantit flexibilité et réutilisabilité. Des fonctionnalités comme MessagesPlaceholder améliorent encore l'adaptabilité en prenant en charge les historiques de conversation dynamiques. Que votre objectif soit la génération de texte simple ou la création flux de travail avancés des chatbots qui répondent au contexte de l'utilisateur, ces modèles fournissent une base structurée pour des environnements de production efficaces et évolutifs.
Pour exploiter pleinement ces modèles, les équipes doivent intégrer des pratiques telles que le contrôle de version, les tests systématiques et les workflows collaboratifs. À mesure que les projets se développent, ces éléments deviennent essentiels pour maintenir la précision technique et l'accessibilité à l'échelle de l'équipe.
Cependant, la nature centrée sur le code de l'ingénierie rapide peut limiter son adoption par les membres non techniques de l'équipe. L'approche Python de LangChain est excellente pour les développeurs, mais peut créer des obstacles à une collaboration plus large. C'est là qu'intervient Latenode, en combinant la puissance du système de création de modèles de LangChain avec un éditeur visuel convivial qui élimine le besoin d'expertise en codage.
Latenode permet aux équipes de concevoir, tester et affiner des modèles d'invites grâce à une interface intuitive par glisser-déposer. Des fonctionnalités telles que la substitution dynamique de variables, la logique conditionnelle et les outils collaboratifs facilitent la collaboration entre équipes transverses. Sa bibliothèque de modèles prédéfinis et son système de gestion visuelle réduisent les erreurs et accélèrent les itérations, ce qui en fait un choix privilégié pour les déploiements en production.
Pour commencer, familiarisez-vous avec les principaux modèles de LangChain afin de comprendre les mécanismes de l'invite dynamique. Entraînez-vous avec différents types de modèles, implémentez le contrôle de version et établissez des workflows de test pour garantir la fiabilité des modèles dans différents scénarios.
Pour les équipes souhaitant améliorer la collaboration et accélérer les cycles de développement, Latenode propose une solution performante. Sa plateforme d'ingénierie visuelle des invites transforme le développement des invites en une capacité à l'échelle de l'équipe, comblant ainsi le fossé entre les utilisateurs techniques et non techniques. Essayez gratuitement Latenode pour découvrir ses créateurs de modèles, ses outils de gestion de versions et ses fonctionnalités collaboratives, et découvrez comment l'ingénierie visuelle des invites peut optimiser votre flux de travail tout en conservant la richesse et la flexibilité des systèmes avancés de LangChain.
Questions Fréquentes Posées
Comment les modèles d’invite LangChain améliorent-ils les performances de l’IA et rationalisent-ils le développement ?
Les modèles d'invite LangChain jouent un rôle clé dans l'amélioration des performances de l'IA en garantissant qualité de sortie constante et habilitant contenu personnaliséCes modèles prennent en charge des fonctionnalités telles que la substitution de variables et la logique conditionnelle, rendant les interactions plus adaptables et adaptées à des besoins spécifiques. Cette flexibilité permet des déploiements plus rapides et des résultats plus efficaces.
En réduisant la création d'invites répétitives et en garantissant l'uniformité des résultats, ces modèles contribuent à réduire les erreurs et à améliorer l'efficacité des modèles. Ils rendent ainsi les systèmes d'IA plus fiables, évolutifs et économes en ressources, offrant ainsi des gains de temps et d'argent significatifs aux développeurs et aux équipes.
Quelles sont les différences entre les modèles d'invite basés sur des chaînes, ChatPromptTemplate et à quelques clichés dans LangChain ?
LangChain propose trois types distincts de modèles d'invite, chacun adapté à différents scénarios :
- Modèles basés sur des chaînes: Il s'agit de modèles de texte simples où les variables sont insérées directement dans des chaînes statiques. Ils conviennent parfaitement aux invites simples qui ne nécessitent pas de formatage ou de logique avancés.
- Modèle d'invite de discussionConçu spécifiquement pour les interactions par chat, ce modèle prend en charge plusieurs messages pour simuler des conversations naturelles. Il est idéal pour créer des invites pour les modèles de chat.
- Modèles à quelques prises de vueCes modèles intègrent des exemples d'entrées et de sorties directement dans l'invite, offrant un contexte pour guider les réponses du modèle. Ils sont particulièrement utiles pour les tâches où des exemples précis améliorent les performances.
En choisissant le bon modèle, vous pouvez concevoir des invites plus dynamiques et adaptées aux besoins de différentes applications d’IA.
Comment Latenode permet-il aux non-programmeurs de créer et de gérer plus facilement les modèles d'invite LangChain ?
Latenode simplifie le processus de création et de gestion des modèles d'invite LangChain grâce à son générateur visuel par glisser-déposerCet outil convivial élimine le besoin d’expertise en codage, permettant à chacun de concevoir, tester et affiner les invites en toute simplicité.
En utilisant Latenode, les équipes peuvent développer invites flexibles et réutilisables, minimisez les erreurs et accélérez les itérations. Il standardise la mise en forme et rationalise l'ensemble du flux de travail des invites, ouvrant la voie à une ingénierie avancée des invites pour les utilisateurs de tous niveaux.
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