问题预览/关键词

1. 课程地址
2. 如何获取openAI的API Key
3. 如何根据日期设置不同模型?
4. 如何调用OpenAI的API?
5. 如何使用OpenAI的API？
6. langchain如何抽象OpenAI的API接口？
7. langchain如何创建提示词模板并查看模板内容？
8. langchain如何使用提示词模板生成提示词？如何查看生成的提示？
9. langchain如何向LLM输入提示？
10. 如何更改提示词模板的用户输入?
11. LLM输出的内容原本格式是什么？
12. langchain如何指定LLM响应内容的格式？
13. langchain如何生成指定格式的提示词？
14. 如何解析LLM输出字符串成Python字典

笔记

1.课程地址

线上地址:https://learn.deeplearning.ai/courses/langchain/lesson/2/models%2C-prompts-and-parsers

2.获取OpenAI API KEY

在线可以免费使用KEY，本地需要给自己的API充值。

3.根据日期调整模型

2024年6月12日之后使用gpt-3.5-turbo模型。此前则一直用gpt-3.5-turbo-0301模型。

4.调用OpenAI API的函数

自定义函数get_completion，参数1设置提示词，参数2设置模型，向LLM请求响应并返回响应结果。

5.使用openAI的API

• 向大模型提问，1+1等于几。
  

• 提示设置两个输入：具体内容和内容风格。
  

6.langchain抽象化OpenAI API

ChatOpenAI()，参数1设置值越大，输出内容越随机。参数2，指定模型。抽象成对象chat。

7.langchain创建提示词模板

• from_template()，可以重复使用提示词，只需设置不同的用户输入。
• 查看提示词模板和用户输入
  

8.langchain使用提示词模板生成提示词，查看提示

from_template()返回值调用format_messages()，参数为用户输入。

• 查看提示词和提示词类型
  对format_messages()返回值使用type()，返回值索引[0]查看提示词。
  

9.langchain向LLM写提示

调用ChatOpenAI实例化对象，传入format_messages()生成的提示词，获取大模型响应并打印。

10.修改提示词模板的用户输入

重新设置字符串，传入format_message()。

11.LLM输出内容解析为Python字典

表现形式虽然为json，实际内容是字符串，最后的错误表示无法用字典操作，证明了这一点。

12.LLM的响应模式

指定LLM的响应格式，我们想让LLM输出的内容是什么格式。

13.指定格式的提示词

• 创建解析器from_response_schemas，解析器调用get_format_instructions()生成提示词。
  
• 生成完整提示词
• 请求大模型响应
  

14.解析器解析LLM的输出

通过解析器解析响应，获得我们指定的格式

总结

直接使用openAI的API接口比较复杂，使用langchain框架比较简单。可以通过langchain生成提示词模板，然后用模板生成提示。如果想让LLM输出的格式不是字符串而是我们指定的格式，我们需要先设置好格式，然后用解析器生成可以让LLM响应的内容是此格式的提示，最终构建完整的提示词，然后用解析器解析LLM响应，就可以得到符合我们指定格式的内容。