前面课程中,带大家写了一个简单的顺序链,来体会多个链组合的过程。但 LangChain 作为框架,内置了很多特定场景的组合链,如果内置的链能满足业务需求,就不用再自己写了。

这节课,介绍的是第一个具体场景的组合链,叫做 ConversationChain,它是专门用来处理对话场景的。

代码示例

1、创建文件

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2、简单对话场景

对话场景,最典型的特征,就是会有对话历史,当前的这一句话,可能是承接之前的对话内容的,所以对话历史也很重要。

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3、修改系统提示词

LangChain 中内置的提示词是英文,所以我们用英文打招呼,大模型也会回复英文。修改提示词的目的,是希望大模型用中文回答。

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好的,现在我们就用 LangChain 调用大模型的方式,实现了对话的场景。大家可以回忆一下,之前直接用 OpenAI 实现的对话,看看两者有什么不同。

本文链接:http://edu.ichenhua.cn/edu/note/694

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