تُستخدم نماذج اللغات الكبيرة أو LLMs لإنشاء نموذج تفاعلي يمكنه التواصل مع البشر باللغات الطبيعية. يحتاج المستخدم إلى تكوين القالب للمطالبات حتى يتمكن النموذج من فهم النص ثم إنشاء الإجابة بكفاءة. لإنشاء النص باللغة الطبيعية، يحتاج النموذج إلى التدريب على مجموعة البيانات باللغة الطبيعية.
ستوضح هذه المقالة عملية إنشاء تنسيقات القوالب في LangChain.
كيفية بناء تنسيقات القالب في LangChain؟
بايثون هي لغة البرمجة الأكثر فعالية التي تستخدم ' jinja2 ' و ' com.fstring 'تنسيقات القالب حيث يتم استخدام fstring بشكل افتراضي. لمعرفة كيفية إنشاء تنسيق قالب في LangChain، ما عليك سوى اتباع هذا الدليل:
المتطلب السابق: تثبيت LangChain
أولاً، قم بتثبيت إطار عمل LangChain الذي يحتوي على مكتبات PromptTemplate التي يمكن استخدامها لإنشاء تنسيقات القوالب. يقوم إطار عمل LangChain بتثبيت جميع التبعيات المطلوبة لبناء بنية الاستعلام الخاصة بـ LLMs أو chatbots:
نقطة تثبيت لانجشين
الطريقة الأولى: استخدام قالب jinja2
بعد ذلك، قم باستيراد مكتبة PromptTemplate لاستخدام قالب jinja2 الذي يحتوي على الاستعلام بالمتغيرات التي تم تعريفها في طريقة Prompt.format(). يتم تحديد تنسيق jinja2 كمعلمة للطريقة PromptTemplate() ويتم تعيينه للمتغير الفوري:
من langchain.prompts قم باستيراد PromptTemplate
jinja2_template = 'أخبرني {{ style }} قصيدة عن {{ theme }}'
موجه = PromptTemplate.from_template(jinja2_template, template_format = 'jinja2')
موجه.تنسيق (نمط = 'تحفيزي'، موضوع = 'الأرض')
يظهر الناتج أن النموذج قد استخدم قيم المتغير في الاستعلام بشكل صحيح بعد فهمه:
الطريقة الثانية: استخدام قالب fstring
تستخدم الطريقة الثانية تنسيق قالب fstring الذي يتم استخدامه افتراضيًا كـ PromptTemplate بواسطة لغة برمجة Python. على سبيل المثال، ' fstring_template 'يحتوي المتغير على الاستعلام ثم يستدعي الأسلوب PromptTemplate() مع المتغير بداخله لإنشاء تنسيق القالب:
من langchain.prompts قم باستيراد PromptTemplatefstring_template = '''أخبرني قصيدة {style} عن {theme}'''
موجه = PromptTemplate.from_template(fstring_template)
موجه.تنسيق (نمط = 'تحفيزي'، موضوع = 'الأرض')
يتعلق هذا كله بعملية إنشاء تنسيقات القوالب في LangChain.
خاتمة
لإنشاء تنسيق القالب في LangChain، ما عليك سوى بدء العملية عن طريق تثبيت إطار عمل LangChain. أنه يحتوي على كافة التبعيات لاستخدام الدالة PromptTemplate(). يستخدم com.fstring تنسيق القالب بشكل افتراضي للغات برمجة بايثون. ويمكن للمستخدم أيضًا استخدام jinja2 القالب باستخدام template_format معامل. لقد شرح هذا الدليل تنسيقي PromptTemplate لإنشاء القالب في LangChain.