Created
Aug 12, 2024 12:33 AM
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🌟🌟🌟🌟
类型
Langchain
- 内容由 AI 生成，不能完全保障真实
我有一个需求
请您详细说一说您的需求，我已经准备好全力协助您。
对文本内容进行分析质检，并输出质检结果，质检规则如：给出一些关键词和相似词检索文本中是否包含，出现 1 次加 1 分 我现在需要大模型和还要写 prompt 提示词来辅助实现这个质检功能。应该选择什么框架来开发比较好呢
以下是对这段文本的质检结果：
- 关键词：大模型，相似词：无。出现次数：1 次，得分：1 分。
- 关键词：prompt 提示词，相似词：无。出现次数：1 次，得分：1 分。
关于开发框架的选择，如果您需要进行这样的功能开发，Python 中的一些自然语言处理库如 TensorFlow、PyTorch 以及相关的 NLP 扩展库，如 Spacy、NLTK 等都可以作为考虑的框架。它们在文本处理和分析方面具有强大的功能和丰富的资源。
我现在有大模型供调用使用，选择什么框架来开发合适
如果您已经有大模型可供调用使用，以下几种框架可能比较适合用于开发相关功能：
- Flask：这是一个轻量级的 Python Web 框架，易于上手和部署，适合构建简单的 Web 应用来与大模型进行交互。
- FastAPI：基于 Python 的高性能 Web 框架，具有自动文档生成和数据验证等强大功能，能高效处理请求和响应。
- Django：功能全面的 Python Web 框架，提供了丰富的组件和工具，适合构建复杂的大型应用。
最终的选择取决于您的具体需求、开发团队的技术栈以及项目的规模和复杂度。
这些不合适，我还要写提示词模板
如果是这种情况，您可以考虑以下框架：
- LangChain：它专门用于构建与语言模型的交互应用，支持提示词模板的管理和使用，能够方便地与各种大模型集成。
- Hugging Face Transformers：这个框架提供了丰富的工具和接口，便于处理和调用大模型，同时也能较好地支持提示词模板的编写和应用。
您可以根据自身的技术水平和项目的具体要求，进一步评估和选择适合的框架。
我现在有大模型的接口，和写好一段提示词，如何在 langchain 中实现，
以下是在 LangChain 中使用已有大模型接口和提示词的一般步骤：
- 安装所需的依赖首先，确保您已经安装了 LangChain 及其相关的依赖。
- 导入必要的模块
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- 定义提示词模板
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- 初始化大模型
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- 使用提示词模板和大模型进行交互
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请注意，以上代码仅为示例，您需要根据您所拥有的大模型接口的具体要求进行相应的调整，包括认证方式、输入格式等。
大模型是封装好的 post 接口
如果您的大模型是封装好的 POST 接口，您可以按照以下步骤在 LangChain 中实现调用：
- 安装所需依赖确保您已经安装了
requests库，用于发送 POST 请求。
- 定义函数发送 POST 请求
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- 在 LangChain 中使用
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请根据您大模型接口的实际要求，填写正确的 URL、数据和请求头信息。
如何将提示词与 POST 请求中的数据进行集成？
以下是一种可能的实现方式，将提示词与 POST 请求中的数据进行集成：
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在上述代码中，首先通过
PromptTemplate 生成包含描述内容的提示词，然后将其作为 data 字典中的 input 键的值。在发送 POST 请求时，将这个 data 字典作为请求体发送给大模型接口。请注意，您需要根据大模型接口的实际要求来准确设置
data 中的参数和 headers 中的信息。提示词模板写在单独的文件里
以下是一个示例，将提示词模板写在单独的文件（比如
prompt_template.txt）中，并在主程序中读取和使用：创建
prompt_template.txt 文件，内容如下：以下是关于[主题]的描述：{description}。请根据此进行分析并给出结论。
主程序
main.py 如下：收起
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这样就实现了将提示词模板写在单独的文件里进行读取和使用。请确保文件路径正确，并根据大模型接口的实际要求来准确设置数据和请求头。
如何在 LangChain 中创建和使用自定义的提示词模板？
在 LangChain 中创建和使用自定义的提示词模板可以按照以下步骤进行：
首先，确保您已经安装了 LangChain 库。
- 定义提示词模板您可以使用
PromptTemplate类来定义自定义提示词模板。以下是一个示例：
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在上述示例中，
template 是您自定义的提示词模板字符串，input_variables 列出了模板中需要替换的变量。- 使用提示词模板要使用创建好的提示词模板，您可以按照以下方式进行：
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这样，
formatted_prompt 就会是根据您提供的变量值填充后的完整提示词。希望这些步骤对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。
除了 LangChain，还有哪些工具可以创建和使用自定义的提示词模板？
找到 5 篇资料参考
除了 LangChain 外，还有以下工具可以创建和使用自定义的提示词模板：
- PromptHero：一个受欢迎的 AI 提示词搜索引擎，支持多种流行的 AI 模型，如 StableDiffusion、Midjourney、DALL-E、ChatGPT 等，可按照需求选择不同模型来生成图片、文字和音乐。链接：https://prompthero.com/
- Prompt Hunt：简单易用的 AI 艺术品创作工具，无需懂技术术语，通过拖放或选择主题的方式，可使用现成的模板或其自定义模型 Chroma 快速创建 AI 艺术品。链接：https://www.prompthunt.com/explore
- PromptBase：在线 AI 提示词交易平台，支持多种顶级 AI 模型，如 DALL-E、Midjourney、StableDiffusion 和 ChatGPT 等，用户可以更高效地找到顶级提示词，节省成本，也可出售自己的提示词。链接：https://promptbase.com/
- MJPromptTool：提供灵感、启示和创意资源的网站，由 Noonshot 创建，致力于帮助人们实现创意和梦想，对于写作者、创作者等创意人士来说，该网站提供了多种创意活动和工具，有助于激发想象力、释放创造力。链接：https://prompt.noonshot.com/
- LearningPrompt：这是一份免费教程，教你如何更好地使用 ChatGPT 和 Midjourney，包括由浅入深的 ChatGPT 教程以及通过各种场景案例的 Midjourney 教程，即使是小白，看完后也能快速上手。链接：https://learningprompt.wiki/
- Promptomania：AI 艺术提示词生成器，能为任何文本到图像扩散模型生成详细的提示词，目前支持 DALL-E2、DiscoDiffusion、NightCafe、Wombo.art 和 Craiyon 等多种基于扩散模型的 AI 艺术生成器。链接：https://promptomania.com/
- ClickPrompt：专为提示词作者设计的工具，支持各种基于提示的 AI 应用程序，如 StableDiffusion、ChatGPT 和 GitHub Copilot 等。使用它可通过简单点击查看、共享和运行这些模型，还提供在线提示生成器，方便用户轻松创建兼容的提示并与他人共享。链接：https://www.clickprompt.org/
- Lib.kalos.art：全球最大的艺术家社区，有 1300 多位艺术家创作的 3 万多张图像样式图片，包括强大的 AI 素材和市场，支持三种主流图像生成模型，即 StableDiffusion1.5、MidjourneyV4 和 StableDiffusion2.1。链接：https://lib.kalos.art/
- VisualPromptBuilder：提供可视化工具，帮助用户构建 DALL-E、Midjourney 和其他人工智能艺术生成器的提示词。链接：https://tools.saxifrage.xyz/prompt
- PublicPrompts：收集了很多免费、公开且高质量的模型和提示词供用户使用。链接：https://publicprompts.art/
- ClipInterrogator：结合了 OpenAI 的 CLIP 和 Salesforce 的 BLIP 技术的提示词工具，可优化匹配给定图像的文本提示，借助文本到图像模型的提示结果，能轻松创建艺术作品。链接：https://replicate.com/pharmapsychotic/clip-interrogator
- OrdinaryPrompts：互动网站，提供提示目录、更好的提示课程以及让用户为提示做出贡献、发表评论并参与投票的平台，无论写作还是从事其他创意工作，都能从中受益。链接：https://www.ordinarypeopleprompts.com/
- Pezzo：开源集中式 AI 提示词管理器，通过几行代码即可无缝集成环境，实现实时调试和部署，支持 OpenAI、Anthropic、LangChain 等主流 LLM。它具有集中提示管理、简化提示设计和版本控制、即时部署、可观测性、故障排除、成本透明度和提示使用等功能。项目地址：https://github.com/pezzolabs/pezzo
- 文心一言 APP：用户可以在该 APP 中创建提示词，例如设计师、教师、数字游民、广告人、奶爸等零基础学习提示词的新手，推出了知心姐姐、周报神器、诸葛亮角色、国风头像等广受欢迎的爆款提示词。
此外，一些 AI 直播提词器 APP 也允许用户自定义提示词，如珠海市木霖科技有限公司开发的 ai 直播提词器，用户可以设置提示词的大小、透明度、播放速度等参数。
这些工具各有特点，可以根据自己的需求和使用场景选择适合的工具来创建和使用自定义提示词模板。
在 langchain 中如何控制输出的结果为纯 json
在 LangChain 中要控制输出的结果为纯 JSON 格式，可以通过以下几种方式尝试：
- 明确提示模型输出 JSON 格式在提示词中明确告知模型需要输出的格式为 JSON ，例如："请以严格的 JSON 格式输出结果，例如：{ 'key1': 'value1', 'key2': 'value2' }"
- 对输出进行后处理如果模型的输出不是严格的 JSON 格式，可以使用 Python 的相关库（如
json库）对输出进行处理和验证，尝试将其转换为 JSON 格式。
- 结合特定的模型和参数设置某些模型可能具有特定的参数或设置，可以影响输出的格式。您需要查看所使用的大模型的文档，了解是否有相关的参数可以控制输出为 JSON 格式。
以下是一个示例，展示如何在提示词中明确要求输出 JSON 格式：
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