面向开发者的LLM入门课程-大语言模型链

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“面向开发者的LLM入门课程-大语言模型链”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

面向开发者的LLM入门课程-大语言模型链：

模型链

链（Chains）通常将大语言模型（LLM）与提示（Prompt）结合在一起，基于此，我们可以对文本或数据进行一系列操作。链（Chains）可以一次性接受多个输入。例如，我们可以创建一个链，该链接受用户输入，使用提示模板对其进行格式化，然后将格式化的响应传递给 LLM 。我们可以通过将多个链组合在一起，或者通过将链与其他组件组合在一起来构建更复杂的链。

大语言模型链

大语言模型链（LLMChain）是一个简单但非常强大的链，也是后面我们将要介绍的许多链的基础。

1.初始化语言模型

import warnings
warnings.filterwarnings(‘ignore’)
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
# 这里我们将参数temperature设置为0.0，从而减少生成答案的随机性。
# 如果你想要每次得到不一样的有新意的答案，可以尝试调整该参数。
llm = ChatOpenAI(temperature=0.0)

2.初始化提示模版

初始化提示，这个提示将接受一个名为product的变量。该prompt将要求LLM生成一个描述制造该产品的公司的最佳名称

prompt = ChatPromptTemplate.from_template(“描述制造{product}的一个公司的最佳名称是什么?”)

3.构建大语言模型链

将大语言模型(LLM)和提示（Prompt）组合成链。这个大语言模型链非常简单，可以让我们以一种顺序的方式去通过运行提示并且结合到大语言模型中。

chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

4.运行大语言模型链

因此，如果我们有一个名为”Queen Size Sheet Set”的产品，我们可以通过使用 chain.run 将其通过这个链运行

product = “大号床单套装”
chain.run(product)

‘”豪华床纺”‘

您可以输入任何产品描述，然后查看链将输出什么结果。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“面向开发者的LLM入门课程-大语言模型链”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！