03. LangChain Hub
LangChain Hub
Berikut adalah contoh menjalankan prompt yang diambil dari LangChain Hub.
Anda dapat memeriksa prompt di LangChain Hub melalui alamat berikut.
Untuk mengambilnya, Anda bisa mendapatkan nilai ID dari repo prompt, dan Anda juga dapat mengambil prompt untuk versi tertentu dengan menambahkan commit ID.
Mengambil Prompt dari Hub
Python
from langchain import hub
# Mengambil versi terbaru dari prompt.
prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt")
Python
# Menampilkan isi prompt
print(prompt)
Output
input_variables=['context', 'question'] metadata={'lc_hub_owner': 'rlm', 'lc_hub_repo': 'rag-prompt', 'lc_hub_commit_hash': '50442af133e61576e74536c6556cefe1fac147cad032f4377b60c436e6cdcb6e'} messages=[HumanMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate(input_variables=['context', 'question'], template="You are an assistant for question-answering tasks. Use the following pieces of retrieved context to answer the question. If you don't know the answer, just say that you don't know. Use three sentences maximum and keep the answer concise.\nQuestion: {question} \nContext: {context} \nAnswer:"))]
Python
from langchain import hub
# Untuk mengambil versi tertentu dari prompt, tentukan hash versi.
prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt:50442af1")
# Menampilkan isi prompt
prompt
Output
input_variables=['context', 'question'] metadata={'lc_hub_owner': 'rlm', 'lc_hub_repo': 'rag-prompt', 'lc_hub_commit_hash': '50442af133e61576e74536c6556cefe1fac147cad032f4377b60c436e6cdcb6e'} messages=[HumanMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate(input_variables=['context', 'question'], template="You are an assistant for question-answering tasks. Use the following pieces of retrieved context to answer the question. If you don't know the answer, just say that you don't know. Use three sentences maximum and keep the answer concise.\nQuestion: {question} \nContext: {context} \nAnswer:"))]
Daftarkan prompt Anda sendiri di Prompt Hub
Python
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
# Membuat template prompt chat yang meminta ringkasan dalam bahasa Indonesia
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
"Berdasarkan konten yang diberikan, ringkaslah kalimat berikut. Jawaban harus ditulis dalam bahasa Indonesia.\n\nCONTEXT: {context}\n\nSUMMARY:"
)
# Menampilkan objek prompt
prompt
Output
input_variables=['context'] messages=[HumanMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate(input_variables=['context'], template='Berdasarkan konten yang diberikan, ringkaslah kalimat berikut. Jawaban harus ditulis dalam bahasa Indonesia.\n\nCONTEXT: {context}\n\nSUMMARY:'))]
Python
from langchain import hub
# Mengunggah prompt ke Hub.
hub.push("test-prompts/simple-summary", prompt)
Python
# Mengambil prompt dari hub.
pulled_prompt = hub.pull("test-prompts/simple-summary")
Python
# Menampilkan isi prompt
print(pulled_prompt)
Output
input_variables=['context'] metadata={'lc_hub_owner': 'test-prompts', 'lc_hub_repo': 'simple-summary', 'lc_hub_commit_hash': '3eef0a59375fb4a5cf043212c8989fb18c0efe341e0f9e0d75faa64c32ff6cbb'} messages=[HumanMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate(input_variables=['context'], template='Berdasarkan konten yang diberikan, ringkaslah kalimat berikut. Jawaban harus ditulis dalam bahasa Indonesia.\n\nCONTEXT: {context}\n\nSUMMARY:'))]