test.py

# %%
import sys
from langchain_ibm.llms import WatsonxLLM
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate
from langchain.chains.llm import LLMChain

# %%
keyword = sys.argv[1]

# %%
model_id = 'mistralai/mistral-large'
project_id = '<PROJECT_ID>'
url = 'https://us-south.ml.cloud.ibm.com/'
apikey = '<APIKEY>'
params = {
    'decoding_method': 'greedy',
    'max_new_tokens': 16384,
    'min_new_tokens': 1,
    'repetition_penalty': 1.02,
    'stop_sequences': ['</s>']
}
llm = WatsonxLLM(
    model_id=model_id,
    project_id=project_id,
    url=url,
    apikey=apikey,
    params=params
)

# %%
template = """<s>[INST]
### 指示：
あなたは物質材料の専門家です。
質問に対して、形式に従って回答して下さい。

### 形式：
{keyword},類義語1,同義語2,同義語3,同義語4,同義語5,同義語6,同義語7,同義語8,同義語9,同義語10

### 質問：
{keyword}に関する英語の同義語を最大10個まで出力して下さい。

[/INST]
{keyword},"""

# %%
prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=['keyword'])
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

# %%
response = chain.invoke(input={'keyword': keyword})
answer = response['text']
print(keyword, answer, sep=',')

# %%

$ python test.py アルミニウム
ルミニウム,aluminum,aluminium,Al,aluminous,aluminiferous,aluminic,aluminous