整理并翻譯自DeepLearning.AI×LangChain的官方課程：Models,Prompts and Parsers

模型，提示詞和解析器（Models, Prompts and Parsers）

• 模型：大語言模型
• 提示詞：構建傳遞給模型的輸入的方式
• 解析器：獲取模型輸入，轉換為更為結構化的形式以在下游任務中使用

為什么使用提示詞模板

• 提示詞會非常長且具體
• 在可以的時候能直接復用提示詞
• LangChain也為常用操作提供了提示詞（模板）

LangChain輸出解析可用于提示詞模板

LangChian庫函數以假定輸出包含某些關鍵字的方式解析大語言模型的輸出

上圖示例使用Thought,Action,Observation作為思維鏈推理（Chain-of-Thought Reasoning.(ReAct框架)）的關鍵詞

下面是一個使用提示詞模板的例子：

調用LangChain使用review_template創建一個提示詞模板：


response.content結果是字符串類型，無法直接提取其中的信息，使用LangChain提供的解析器可以解析其中的變量。


35-38之間，原視頻沒有這部分，參見原課程：


使用review_template_2創建一個新提示詞：

提示詞結果：

調用gpt結果：

使用LangChain解析器解析：


這個例子舉得其實不好，json.loads也能直接實現目的，應該是在更復雜的場景使用的。