整理并翻譯自DeepLearning.AI×LangChain的官方課程：Models,Prompts and Parsers（源碼可見）
模型，提示詞和解析器（Models, Prompts and Parsers）
- 模型：大語言模型
- 提示詞：構(gòu)建傳遞給模型的輸入的方式
- 解析器：獲取模型輸入，轉(zhuǎn)換為更為結(jié)構(gòu)化的形式以在下游任務(wù)中使用
為什么使用提示詞模板
- 提示詞會非常長且具體
- 在可以的時候能直接復(fù)用提示詞
- LangChain也為常用操作提供了提示詞（模板）
LangChain輸出解析可用于提示詞模板
LangChian庫函數(shù)以假定輸出包含某些關(guān)鍵字的方式解析大語言模型的輸出
上圖示例使用Thought,Action,Observation作為思維鏈推理（Chain-of-Thought Reasoning.(ReAct框架)）的關(guān)鍵詞文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-648287.html
下面是一個使用提示詞模板的例子：
調(diào)用LangChain使用review_template創(chuàng)建一個提示詞模板：
response.content結(jié)果是字符串類型，無法直接提取其中的信息，使用LangChain提供的解析器可以解析其中的變量。
35-38之間，原視頻沒有這部分，參見原課程：
使用review_template_2創(chuàng)建一個新提示詞：
提示詞結(jié)果：
調(diào)用gpt結(jié)果：
使用LangChain解析器解析：
這個例子舉得其實不好，json.loads也能直接實現(xiàn)目的，應(yīng)該是在更復(fù)雜的場景使用的。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-648287.html
到了這里，關(guān)于LangChain手記 Models,Prompts and Parsers的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
