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【LangChain编程：从入门到实践】自定义提示模板原理与应用实战 系列文章

【LangChain编程：从入门到实践】自定义提示模板原理与应用实战 系列文章_第1张图片

文章目录

  • 【LangChain编程：从入门到实践】自定义提示模板0
    • 1. 背景介绍
      • 1.1 问题的由来
      • 1.2 研究现状
      • 1.3 研究意义
      • 1.4 本文结构
    • 2. 核心概念与联系
    • 3. 核心算法原理 & 具体操作步骤
      • 3.1 算法原理概述
      • 3.2 算法步骤详解
      • 3.3 算法优缺点
      • 3.4 算法应用领域
    • 4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明
      • 4.1 数学模型构建
      • 4.2 公式推导过程
      • 4.3 案例分析与讲解
      • 4.4 常见问题解答
    • 5. 项目实践：代码实例和详细解释说明
    • 6. 实际应用场景
      • 6.1 客户服务chatbot
      • 6.2 智能写作助手
      • 6.3 数据分析报告生成
      • 6.4 未来应用展望
    • 7. 工具和资源推荐
      • 7.1 学习资源推荐
      • 7.2 开发工具推荐
      • 7.3 相关论文推荐
      • 7.4 其他资源推荐
    • 8. 总结：未来发展趋势与挑战
      • 8.1 研究成果总结
      • 8.2 未来发展趋势
      • 8.3 面临的挑战
      • 8.4 研究展望
    • 9. 附录：常见问题与解答
  • 【LangChain编程：从入门到实践】自定义提示模板1
      • 1. 背景介绍
        • 1.1 问题的由来
        • 1.2 研究现状
        • 1.3 研究意义
        • 1.4 本文结构
      • 2. 核心概念与联系
      • 3. 自定义提示模板实战
        • 3.1 使用`PromptTemplate`自定义提示模板
        • 3.2 设置默认值
        • 3.3 使用函数
        • 3.4 使用条件语句
      • 4. 高级技巧
        • 4.1 使用Few-shot Learning
        • 4.2 使用思维链提示
      • 5. 项目实践：代码实例和详细解释说明
        • 5.1 开发环境搭建
        • 5.2 源代码详细实现
        • 5.3 代码解读与分析
        • 5.4 运行结果展示
      • 6. 实际应用场景
        • 6.4 未来应用展望
      • 7. 工具和资源推荐
        • 7.1 学习资源推荐
        • 7.2 开发工具推荐
        • 7.3 相关论文推荐
        • 7.4 其他资源推荐
      • 8. 总结：未来发展趋势与挑战
        • 8.1 研究成果总结
        • 8.2 未来发展趋势
        • 8.3 面临的挑战
        • 8.4 研究展望
    • 9. 附录：常见问题与解答
  • LangChain编程：从入门到实践 - 自定义提示模板2
    • 1. 背景介绍
      • 1.1 问题的由来
      • 1.2 研究现状
      • 1.3 研究意义
      • 1.4 本文结构
    • 2. 核心概念与联系
    • 3. 核心算法原理 & 具体操作步骤
      • 3.1 算法原理概述
      • 3.2 算法步骤详解
      • 3.3 算法优缺点
      • 3.4 算法应用领域
    • 4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明
      • 4.1 数学模型构建
      • 4.2 公式推导过程
      • 4.3 案例分析与讲解
      • 4.4 常见问题解答
    • 5. 项目实践：代码实例和详细解释说明
      • 5.1 开发环境搭建
      • 5.2 源代码详细实现
      • 5.3 代码解读与分析
      • 5.4 运行结果展示
    • 6. 实际应用场景
      • 6.1 新闻生成系统
      • 6.2 智能问答系统
      • 6.3 对话机器人
      • 6.4 未来应用展望
    • 7. 工具和资源推荐
      • 7.1 学习资源推荐
      • 7.2 开发工具推荐
      • 7.3 相关论文推荐
      • 7.4 其他资源推荐
    • 8. 总结：未来发展趋势与挑战
      • 8.1 研究成果总结
      • 8.2 未来发展趋势
      • 8.3 面临的挑战
      • 8.4 研究展望
    • 9. 附录：常见问题与解答
  • 【LangChain编程：从入门到实践】自定义提示模板3
    • 1.背景介绍
    • 2.核心概念与联系
      • 2.1 LangChain简介
      • 2.2 提示模板的定义
      • 2.3 自定义提示模板的意义
    • 3.核心算法原理具体操作步骤
      • 3.1 提示模板的基本结构
      • 3.2 自定义提示模板的步骤
      • 3.3 示例
    • 4.数学模型和公式详细讲解举例说明
      • 4.1 语言模型的数学基础
      • 4.2 提示模板的数学表示
      • 4.3 示例
    • 5.项目实践：代码实例和详细解释说明
      • 5.1 环境配置
      • 5.2 定义提示模板
      • 5.3 变量替换
      • 5.4 生成提示并获取响应
      • 5.5 代码解释
    • 6.实际应用场景
      • 6.1 客服机器人
      • 6.2 教育辅导
      • 6.3 内容生成
    • 7.工具和资源推荐
      • 7.1 LangChain官方文档
      • 7.2 开源项目
      • 7.3 在线课程
    • 8.总结：未来发展趋势与挑战
      • 8.1 发展趋势
      • 8.2 挑战
    • 9.附录：常见问题与解答
      • 9.1 如何选择合适的提示模板？
      • 9.2 如何提高模型的响应质量？
      • 9.3 LangChain是否支持多语言？
  • 【LangChain编程：从入门到实践】自定义提示模板4
  • LangChain 编程：从入门到实践 —— 自定义提示模板
    • 1. 背景介绍
      • 1.1 问题的由来
      • 1.2 研究现状
      • 1.3 研究意义
      • 1.4 本文结构
    • 2. 核心概念与联系
      • 2.1 LangChain框架概览
      • 2.2 提示工程(Prompt Engineering)
      • 2.3 LangChain与自定义提示模板的融合
    • 3. 核心算法原理 & 具体操作步骤
      • 3.1 算法原理概述
      • 3.2 算法步骤详解
      • 3.3 算法优缺点
      • 3.4 算法应用领域
    • 4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明
      • 4.1 数学模型构建
      • 4.2 公式推导过程
      • 4.3 案例分析与讲解
      • 4.4 常见问题解答
    • 5. 项目实践：代码实例和详细解释说明
      • 5.1 开发环境搭建
      • 5.2 源代码详细实现
      • 5.3 代码解读与分析
      • 5.4 运行结果展示
    • 6. 实际应用场景
      • 6.1 法律咨询
      • 6.2 医疗诊断辅助
      • 6.3 金融风险评估
      • 6.4 未来应用展望
    • 结语

【LangChain编程：从入门到实践】自定义提示模板0

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着人工智能技术的快速发展,特别是自然语言处理领域的突破,大语言模型(LLM)正在重塑人机交互的方式。LLM能够理解和生成接近人类水平的自然语言,为构建智能对话系统和知识应用带来了新的机遇。然而,直接使用LLM进行应用开发往往需要大量的prompt engineering工作,而且缺乏组合不同LLM能力的灵活性。这些挑战催生了一个新的编程范式—— LangChain 。

LangChain是一个面向LLM应用开发的开源框架,它提供了一系列工具和最佳实践,帮助开发者更轻松地构建LLM驱动的应用。其中一个关键概念就是提示模板(PromptTemplate),它允许开发者定义灵活的提示结构,根据不同输入动态生成提示文本,充分利用LLM的语言理解和生成能力。

1.2 研究现状

目前业界已经涌现出多个针对LLM应用开发的框架和工具,如 OpenAI GPT-3 API、Hugging Face transformers 等。但它们大多侧重于模型微调和推理,在提示工程和应用组装方面支持有限。LangChain弥补了这一空白,它在LLM基础上

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