Model I/O在LangChain中，Model I/O被称为：模型的输入与输出，其有输入提示(Format)、调用模型(Predict)、输出解析(Parse)等三部分组成。makefile
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1.提示模板: LangChain的模板允许动态选择输入，根据实际需求调整输入内容，适用于各种特定任务和应用。
2.语言模型: LangChain 提供通用接口调用不同类型的语言模型，提升了
文章介绍了LangChain Prompt Templates概念
Prompt Template（提示模板）有助于将用户输入和参数转换为语言模型的指令。这可用于指导模型的响应，帮助其理解上下文并生成相关
(LangChain中的Prompt模板如何使用？)
今天在做测试用例设计的时候，代码中用到了LangChain中的Prompt模板；
所以把这个功能的使用简单整理下，便于后续的使用。
1 关于Prompt Template
在 LangChain 中，Prompt 模板（Prompt Template）是管理提示词的重要工具；
可以动态生成提示词，避免重复编写相似的提示文本。
2 主要用
from turtledemo.penrose import start from langchain.memory import ConversationBufferMemory from langchain_core.messages import SystemM
文章目录模板的导入和继承1、模板的导入之include标签2、模板的继承\派生之extends标签、block标签注意事项： 模板的导入和继承在实际开发中，模板文件彼此之间可能会有大量冗余代码，为此django提供了专门的语法来解决这个问题,主要围绕三种标签的使用：include标签、extends标签、block标签，详解如下1、模板的导入之include标签功能类似于inclusion_ta
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2024-07-15 01:26:06
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除了直接使用命令的方式设计template，LangChain还提供了一种适配提示模板的命令行方式，通过在模板中预设特定的角色，完成对不同内容的适配。示例代码：from llm_chatglm import ChatGLM
llm = ChatGLM()
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts.chat impo
在使用 LangChain 构建大模型应用时，提示词（Prompt）设计是第一步。但直接写死字符串容易出错、复用性差，也不利于维护。这时候就该用上 LangChain 提供的 Prompt Template —— 一个专为语言模型设计的提示词模板工具。 快速上手 无变量，纯字符串模板 import ...
在当今的开发环境中，使用自然语言处理（NLP）技术已不仅局限于英语，逐渐向多语言环境扩展，尤其是中文。Langchain Agent 是一个强大的工具，它允许开发者建立具有上下文管理的智能聊天应用。本文将围绕“langchain agent 中文 prompt”的使用展开，深入探讨其版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化。
### 版本对比
对于使用 `langchai
在这篇博文中，我将详细介绍如何解决“langchain flow”和“prompt flow”相关问题的过程。整个内容结构涵盖了备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、迁移方案以及扩展阅读。我将运用各种可视化工具和代码示例来帮助理解，希望你能从中获取启发。
### 备份策略
在构建可靠的备份策略中，我首先考虑的是有效的备份时间表。这部分我使用了甘特图来展示备份任务的时间安排。
```mer
Templates 模板:########################温金$template wj-flow01,"/data01/applog_backup/winfae_log/wj-flow01-cat...
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2016-09-30 10:52:00
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Templates 模板:模板是rsyslog的关键特征,它们允许指定用户需要的任何格式。它们也用于动态文件名生成。$EscapeControlCharactersOnReceive off$template t...
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2017-07-24 10:31:00
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Templates 模板:########################温金$template wj-flow01,"/data01/applog_backup/winfae_log/wj-flow01-catalina.out.%$year%-%$month%-%$day%" #...
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2016-09-30 10:51:00
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语言模型的提示是用户提供的一组指令或输入，用于指导模型的响应，帮助模型理解上下文并生成相关且连贯的基于语言的输出，例如回答问题、完成句子或参与某项活动、对话。
原创
2024-06-18 22:00:27
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`LangChainHub` 的思路真的很好，通过Hub的方式将`Prompt` 共享起来，大家可以通过很方便的手段，短短的几行代码就可以使
原创
2024-05-31 11:48:56
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在构建基于 LangChain 的应用时，设计合理的 agent prompt 是至关重要的。这篇文章将详细探讨如何撰写高效的 LangChain agent prompt，包括分析错误现象、根因及最终的解决方案。以下是整个问题解决过程的记录。
### 问题背景
在我最近的项目中，我尝试使用 LangChain 创建一个智能问答系统。系统会根据用户的问题生成相应的答案。在多次测试后，我发现生成的
在大语言模型的应用中，Prompt设计是至关重要的。LangChain通过其强大的Prompt组件，提供了灵活且高效的Prompt管理
模板是一些列配置的集合，它可以方便地快速部署在某监控对象上，并支持重复应用这些对象包括： items triggers graphs applications scree
原创
2017-05-10 14:47:43
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简介
prompts是大语言模型的输入，他是基于大语言模型应用的利器。没有差的大语言模型，只有差的prompts。
写好prompts才能发挥大语言模型300%的功力。
理论上，要写好prompts其实不是那么容易的，但是langchain把这个理论变成了现实，一起来看看吧。
好的prompt
有时候，不是我们使用的语言模型不够好，而是因为我们写的prompt不够优秀。
以下是一些写好大语言模型的
原创
2023-07-11 09:41:10
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在当前AI技术飞速发展的背景下，如何高效地利用大模型生成优秀的prompt成为研究者和工程师关注的热点。本文将详细阐述如何使用LangChain调用大模型进行prompt编写的全过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及性能优化等关键词，系统地为大家提供一个完整的解决方案。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保在本地环境中安装必要的依赖。以下是各个平台的依赖安装命令：
