■ PromptTemplate 클래스의 생성자에서 input_variables/template 인자를 사용해 PromptTemplate 객체를 만드는 방법을 보여준다.
• 프롬프트 템플리트는 사용자 입력으로 프롬프트를 생성하기 위한 템플리트이다.
• LLM을 이용한 애플리케이션을 개발할 때 일반적으로 사용자 입력을 직접 LLM에 전달하는 경우는 많지 않다.
• 대부분 좋은 답변을 반환하는 것으로 확인된 프롬프트 구문에 사용자 입력을 삽입한 후 LLM에 전달하는 경우가 많다.
▶ main.py
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from langchain_core.prompts import PromptTemplate promptTemplate = PromptTemplate( input_variables = ["product"], template = "{product}을 만드는 새로운 한국어 회사명을 하나 제안해 주세요." ) stringPromptValue = promptTemplate.invoke("로봇") print(stringPromptValue) """ text='로봇을 만드는 새로운 한국어 회사명을 하나 제안해 주세요.' """ |
▶ requirements.txt
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aiohttp==3.9.5 aiosignal==1.3.1 annotated-types==0.7.0 async-timeout==4.0.3 attrs==23.2.0 certifi==2024.6.2 charset-normalizer==3.3.2 frozenlist==1.4.1 greenlet==3.0.3 idna==3.7 jsonpatch==1.33 jsonpointer==2.4 langchain==0.2.3 langchain-core==0.2.5 langchain-text-splitters==0.2.1 langsmith==0.1.75 multidict==6.0.5 numpy==1.26.4 orjson==3.10.3 packaging==23.2 pydantic==2.7.3 pydantic_core==2.18.4 PyYAML==6.0.1 requests==2.32.3 SQLAlchemy==2.0.30 tenacity==8.3.0 typing_extensions==4.12.2 urllib3==2.2.1 yarl==1.9.4 |
※ pip install langchain 명령을 실행했다.