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[翻訳] LangChainにおけるプロンプトのコンセプトガイド

Last updated at Posted at 2023-05-30

Prompts | 🦜️🔗 LangChainの翻訳です。

本書は抄訳であり内容の正確性を保証するものではありません。正確な内容に関しては原文を参照ください。

モデルをプログラミングする新たな方法は、プロンプトを通じたものです。「プロンプト」はモデルへの入力を指します。この入力は多くの場合ハードコードされず、複数のコンポーネントから構築するのがほとんどです。PromptTemplateはこの入力の構築に責任を持ちます。LangChainはプロンプトの構築と取り扱いを容易にするための、いくつかのクラスと関数を提供します。

ドキュメントのこのセクションは4つに分割されます。

PromptValue

モデルへの入力を表現するクラスです。

Prompt Templates

PromptValueの構築に責任を持つクラスです。

Example Selectors

多くの場合、プロンプトにサンプルを含めることが有効です。これらのサンプルは、ハードコードすることができますが、動的に選択できるとさらにパワフルなものとなります。

Output Parsers

言語モデル(とChatモデル)はテキストを出力します。しかし、多くの場合、単なるテキストではなく、より構造化された情報を取得したいと考えることがほとんどです。ここで出力パーサーが役に立ちます。出力パーサーは、(1)モデルに対してどのように出力をフォーマットするのかを指示し、(2)希望するフォーマットに出力をパース(必要であればリトライを含む)することに責任を持ちます。

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