Python para iniciantes: do zero ao primeiro projeto
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Se você está começando seus estudos em Inteligência Artificial e deseja entender os conceitos básicos e fundamentais, este tutorial é para você. Hoje, vamos explorar um tópico essencial para quem quer criar aplicações práticas e acessíveis: os prompt templates em Langchain. Vamos explicar o que são, para que servem e como utilizá-los de maneira eficiente.

Os prompt templates em Langchain são estruturas pré-definidas que facilitam a criação de prompts para modelos de linguagem. Eles funcionam como um esqueleto, onde você pode inserir diferentes entradas para gerar prompts específicos. Isso é especialmente útil quando você precisa criar prompts complexos de forma consistente e eficiente.
Um prompt template em Langchain é uma estrutura fixa que utiliza formatação estilo fString. Ele é importado do módulo LangChain.prompt e recebe uma string como único input. A ideia é que você tenha uma “casca” pronta para receber diversos inputs diferentes, tornando a criação de prompts mais fácil e rápida.
from LangChain.prompts import PromptTemplate
template = PromptTemplate.fromTemplate("Responda a seguinte pergunta: {pergunta}")
prompt = template.format(pergunta="O que é um buraco negro?")
print(prompt)Os prompt templates em Langchain servem para várias finalidades, todas voltadas para a criação de prompts mais robustos e eficientes. Aqui estão algumas das principais utilidades:
Ao utilizar prompt templates, você garante que todos os seus prompts seguem uma estrutura consistente. Isso é crucial para obter respostas mais estáveis e confiáveis dos modelos de linguagem.
Com os prompt templates, você pode facilmente modificar a estrutura do prompt sem precisar reescrever todo o código. Basta alterar o template e todos os prompts gerados a partir dele serão atualizados automaticamente.
Os prompt templates permitem a composição de diferentes prompts em um único template. Isso é útil quando você precisa combinar várias perguntas ou instruções em um único prompt.
template1 = PromptTemplate.fromTemplate("Responda a seguinte pergunta: {pergunta}")
template2 = PromptTemplate.fromTemplate("Em até {n_palavras} palavras, {pergunta}")
composed_template = template1 + template2
prompt = composed_template.format(pergunta="O que é uma estrela?", n_palavras=10)
print(prompt)Agora que você já sabe o que são e para que servem os prompt templates em Langchain, vamos ver como utilizá-los na prática.
Primeiro, você precisa importar o módulo PromptTemplate do Langchain.
from LangChain.prompts import PromptTemplateEm seguida, crie um template utilizando a função fromTemplate.
template = PromptTemplate.fromTemplate("Responda a seguinte pergunta: {pergunta}")Depois de criar o template, você pode formatá-lo passando as variáveis necessárias.
prompt = template.format(pergunta="O que é um buraco negro?")
print(prompt)Você também pode compor diferentes templates para criar prompts mais complexos.
template1 = PromptTemplate.fromTemplate("Responda a seguinte pergunta: {pergunta}")
template2 = PromptTemplate.fromTemplate("Em até {n_palavras} palavras, {pergunta}")
composed_template = template1 + template2
prompt = composed_template.format(pergunta="O que é uma estrela?", n_palavras=10)
print(prompt)Finalmente, você pode utilizar o prompt formatado no seu modelo de linguagem para obter a resposta desejada.
# Supondo que você tenha um modelo de linguagem inicializado
resposta = modelo.invoke(prompt)
print(resposta)Os prompt templates em Langchain são ferramentas poderosas para quem está começando a explorar o mundo da Inteligência Artificial. Eles facilitam a criação de prompts consistentes, eficientes e fáceis de manter. Com este tutorial, esperamos que você tenha uma compreensão clara de como utilizar os prompt templates em suas próprias aplicações.
Se você gostou deste conteúdo e quer aprender mais sobre Inteligência Artificial e Langchain, continue nos acompanhando para mais tutoriais e dicas práticas!
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