企业官网建设流程全解析

网站建设如何把更改内容,手机怎么做3d短视频网站,英语seo,深圳摇号申请网站LangChain框架的输入输出#xff08;I/O#xff09;流程是一个标准化的数据处理管道#xff0c;主要由提示、语言模型和输出解析器三个核心组件构成#xff0c;它们协同工作实现与语言模型的交互。8.2.1 提示提示#xff08;Prompt#xff09;是向语言模型提供的输入文本…LangChain框架的输入输出I/O流程是一个标准化的数据处理管道主要由提示、语言模型和输出解析器三个核心组件构成它们协同工作实现与语言模型的交互。8.2.1 提示提示Prompt是向语言模型提供的输入文本用于引导模型生成特定类型的回答。LangChain提供了多种提示模板让你可以动态地构建提示。提示的关键特性包括模板化和多类型支持。1模板化使用PromptTemplate将用户输入如变量动态嵌入预定义的文本模板如“解释{term}的概念”。2多类型支持包括少量示例提示FewShotPromptTemplate和对话提示ChatPromptTemplate等。【示例8.1】提示。from langchain.prompts import PromptTemplate#创建一个提示模板prompt PromptTemplate(input_variables[topic],template请简要解释一下{topic}的基本概念。)#格式化提示formatted_prompt prompt.format(topic量子计算)print(formatted_prompt) #输出: 请简要解释一下量子计算的基本概念。输出请简要解释一下量子计算的基本概念。8.2.2 语言模型LangChain支持多种语言模型Language Model包括OpenAI、Hugging Face等。你可以直接调用这些模型来处理提示并生成回答。语言模型接收提示并生成文本输出主要分为大语言模型LLM和聊天模型Chat Model。1大语言模型如OpenAI的text-davinci-003生成非结构化文本。2聊天模型如GPT-3.5-Turbo专为多轮对话设计输入/输出为结构化消息HumanMessage、AIMessage。【示例8.2】语言模型QwenLangChain。from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizerfrom langchain.prompts import PromptTemplateimport os#设置镜像和缓存路径#os.environ[MODELSCOPE_CACHE] ./model_cache #直接使用示例2.1下载的模型Qwen3-1.7Bos.environ[MODELSCOPE_MIRROR] https://www.modelscope.cn#创建提示模板prompt PromptTemplate(input_variables[topic],template请简要解释一下{topic}的基本概念。)formatted_prompt prompt.format(topic量子计算)print(formatted_prompt)try:#尝试初始化模型model_id qwen/Qwen3-1.7Btokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_codeTrue)model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_mapauto, trust_remote_codeTrue)#生成回答inputs tokenizer(formatted_prompt, return_tensorspt).to(cuda)outputs model.generate(**inputs, max_new_tokens200)response tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokensTrue)print(response)except Exception as e:print(f加载模型时出错: {e})print(请检查网络连接或尝试使用离线模式)输出请简要解释一下量子计算的基本概念。量子计算是一种基于量子力学原理进行信息处理的计算方式。与传统计算机使用二进制位0和1不同量子计算使用量子比特qubit它可以处于0、1的叠加态并且多个量子比特之间可以形成纠缠关系。这使得量子计算机在解决某些特定问题如大数分解、数据库搜索、量子模拟等时能够展现出远超传统计算机的计算能力有望在密码学、材料科学、人工智能等领域带来革命性突破。8.2.3 输出解析器输出解析器Output Parser用于处理语言模型的输出将其转换为结构化的数据如JSON、列表等。因此它在需要特定格式回答的场景中特别有用。输出解析器的常用类型包括1结构化解析器强制输出为指定格式如PydanticOutputParser。2列表解析器拆分逗号分隔的字符串为列表CommaSeparatedListOutputParser。3重试解析器自动修复格式错误的输出。【示例8.3】输出解析器。from langchain.output_parsers import CommaSeparatedListOutputParser#初始化输出解析器output_parser CommaSeparatedListOutputParser()#假设模型输出是一个逗号分隔的列表model_output 人工智能,机器学习,深度学习#解析输出parsed_output output_parser.parse(model_output)print(parsed_output) #输出: [人工智能, 机器学习, 深度学习]输出[人工智能, 机器学习, 深度学习]